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基于新型集成分类器的非平衡数据分类关键问题研究
被引量：
8
1
作者
翟云
杨炳儒
+1 位作者
曲武
隋海峰
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2011年第1期196-201,共6页
针对非平衡数据分类问题,提出了一种基于差异采样率的重采样算法(differentiated sampling rate algorithm,DSRA),基于DSRA设计了一种新的集成分类器(SVM-Ripper ensemble classifier,SREC)。SREC采用独特的分类器选择策略、分类器集成...
针对非平衡数据分类问题,提出了一种基于差异采样率的重采样算法(differentiated sampling rate algorithm,DSRA),基于DSRA设计了一种新的集成分类器(SVM-Ripper ensemble classifier,SREC)。SREC采用独特的分类器选择策略、分类器集成策略、分类决策方案,可获得较高的分类精度。同时,利用SREC对影响非平衡数据分类的关键问题进行了研究。结果表明,非平衡数据分类问题本质上是由正负样本类间非平衡、类内非平衡、样本规模以及样本非平衡度等诸多因素引起的,只有综合考虑这些因素才能更好地解决非平衡数据分类问题。
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关键词
数据
挖掘
非
平衡
类
数据
分类
集成
分类
器
关键问题
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职称材料
题名
基于新型集成分类器的非平衡数据分类关键问题研究
被引量：
8
1
作者
翟云
杨炳儒
曲武
隋海峰
机构
北京科技大学信息工程学院
聊城大学计算机学院
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2011年第1期196-201,共6页
基金
国家自然科学基金(60675030
60875029)资助课题
文摘
针对非平衡数据分类问题,提出了一种基于差异采样率的重采样算法(differentiated sampling rate algorithm,DSRA),基于DSRA设计了一种新的集成分类器(SVM-Ripper ensemble classifier,SREC)。SREC采用独特的分类器选择策略、分类器集成策略、分类决策方案,可获得较高的分类精度。同时,利用SREC对影响非平衡数据分类的关键问题进行了研究。结果表明,非平衡数据分类问题本质上是由正负样本类间非平衡、类内非平衡、样本规模以及样本非平衡度等诸多因素引起的,只有综合考虑这些因素才能更好地解决非平衡数据分类问题。
关键词
数据
挖掘
非
平衡
类
数据
分类
集成
分类
器
关键问题
Keywords
data mining
classification in imbalanced datasets
ensemble classifier
source
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于新型集成分类器的非平衡数据分类关键问题研究
翟云
杨炳儒
曲武
隋海峰
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2011
8
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