针对少数类合成过采样技术(Synthetic Minority Oversampling Technique,SMOTE)及其改进算法在不平衡数据分类问题中分类效果不佳,提出了基于K最邻近算法(K-NearestNeighbor,KNN)和自适应的过采样方法(Oversampling Method Based on KNN...针对少数类合成过采样技术(Synthetic Minority Oversampling Technique,SMOTE)及其改进算法在不平衡数据分类问题中分类效果不佳,提出了基于K最邻近算法(K-NearestNeighbor,KNN)和自适应的过采样方法(Oversampling Method Based on KNN and Adaptive,KAO)。首先,利用KNN去除噪声样本;其次,根据少数类样本K近邻样本中多数类样本数,自适应给少数类样本分配过采样权重;最后,利用新的插值方式生成新样本平衡数据集。在KEEL公开的数据集上进行实验,将提出的KAO算法与SMOTE及其改进算法进行对比,在F1值和g-mean上都有所提升。展开更多
文摘针对少数类合成过采样技术(Synthetic Minority Oversampling Technique,SMOTE)及其改进算法在不平衡数据分类问题中分类效果不佳,提出了基于K最邻近算法(K-NearestNeighbor,KNN)和自适应的过采样方法(Oversampling Method Based on KNN and Adaptive,KAO)。首先,利用KNN去除噪声样本;其次,根据少数类样本K近邻样本中多数类样本数,自适应给少数类样本分配过采样权重;最后,利用新的插值方式生成新样本平衡数据集。在KEEL公开的数据集上进行实验,将提出的KAO算法与SMOTE及其改进算法进行对比,在F1值和g-mean上都有所提升。
