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傳統(tǒng)的過采樣算法在處理多類不平衡問題時容易岀現(xiàn)過度泛化和類別重疊，從而降低了分類性能為了提高多類不平衡學(xué)習(xí)性能，提出了一種利用采樣安全系數(shù)的多類不平衡過采樣（ SSCMIC）算法。首先為了防止過度泛化，采用近鄰采樣安全系數(shù)為那些會造成過度泛化的鄰域分配一個較小的權(quán)重。然后考慮到樣本點的全局特性，采用反向近鄰采樣安全系數(shù)防止新合成的樣本點侵入到其他類別區(qū)域，減輕類別之間的重疊問題。最后以C45決策樹作為基分類器，將 SSCMIO算法與7種典型的過采樣算法進(jìn)行了對比實驗。在16個公開的真實數(shù)據(jù)集上， SSCMIO算法在準(zhǔn)確率、召回率、F- measure、MG、MAUC這5個指標(biāo)上均能取得11個以上的最優(yōu)值，在5個指標(biāo)上最大提升分別是0.4818、03053、0.3420、0.2664、0.1307。實驗結(jié)果表明 SSCMIC算法相比其他7種算法可以取得更好的分類性能。
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