基于改进SMOTE的非平衡数据集分类研究

文献类型： 中文期刊

第一作者： 王超学

作者： 潘正茂;董丽丽;马春森;张星

作者机构：

关键词： 非平衡数据集;分类;支持度;轮盘赌选择;合成少数过采样技术(SMOTE)

期刊名称： 计算机工程与应用

ISSN： 1002-8331

年卷期： 2013 年 49 卷 02 期

页码： 184-187+245

收录情况： 北大核心

摘要： 针对SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique)在合成少数类新样本时存在的不足,提出了一种改进的SMOTE算法(SSMOTE)。该算法的关键是将支持度概念和轮盘赌选择技术引入到SMOTE中,并充分利用了异类近邻的分布信息,实现了对少数类样本合成质量和数量的精细控制。将SSMOTE与KNN(K-Nearest Neighbor)算法结合来处理不平衡数据集的分类问题。通过在UCI数据集上与其他重要文献中的相关算法进行的大量对比实验表明,SSMOTE在新样本的整体合成效果上表现出色,有效提高了KNN在非平衡数据集上的分类性能。

分类号： TP311.13

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