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不均衡數(shù)據(jù)集上基于子域?qū)W習(xí)的復(fù)合分類模型

2017-12-12 | rar | 0.86 MB | 次下載 | 1積分

資料介紹

  為進(jìn)一步弱化數(shù)據(jù)不均衡對分類算法的束縛,從數(shù)據(jù)集區(qū)域分布特性著手,提出了不均衡數(shù)據(jù)集上基于子域?qū)W習(xí)的復(fù)合分類模型。子域劃分階段,擴(kuò)展支持向量數(shù)據(jù)描述( SVDD)算法給出類的最小界定域,劃分出城內(nèi)密集區(qū)與域外稀疏區(qū)。借鑒不同類存在相似樣本的類重疊概念,對邊界樣本進(jìn)行搜索,組合構(gòu)成重疊域。子域清理階段,基于鄰近算法(KNN)的鄰近性假設(shè),結(jié)合不同域的密疏程度,設(shè)置樣本有效性參數(shù),對域內(nèi)樣本逐個(gè)檢測以清理噪聲。各子域隔離參與分類建模,按序組合產(chǎn)生出用于不均衡數(shù)據(jù)集的復(fù)合分類器CCRD。在相似算法對比以及代價(jià)敏感MetaCost對比中,CCRD對正類的正確分類改善明顯,且未加重負(fù)類誤判;在SMOTE抽樣比較中,CCRD改善了負(fù)類的誤判情形,且未影響正類的正確分類;在五類數(shù)據(jù)集的逐個(gè)比較中,CCRD分類性能均有提升,在Haberman_sur的正類分類性能提升上尤為明顯。結(jié)果表明,基于子域?qū)W習(xí)的復(fù)合分類模型的分類性能較好,是一種研究不均衡數(shù)據(jù)集的較有效的方法。
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