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基于商空间理论的非平衡数据集分类算法
张健 方宏彬 孙启林 刘明术
计算机应用
2012, 32 (01):
210-212.
DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.00210
在机器学习及其分类问题时经常会遇到非平衡数据集,为了提高非平衡数据集分类的有效性，提出了基于商空间理论的过采样分类算法，即QMSVM算法。对训练集中多数类样本进行聚类结构划分，所得划分结果和少数类样本合并进行线性支持向量机(SVM)学习，从而获取多数类样本的支持向量和错分的样本粒；另一方面，获取少数类样本的支持向量和错分的样本，进行SMOTE采样，最后把上述得到的两类样本合并进行SVM学习，这样来实现学习数据集的再平衡处理，从而得到更加合理的分类超平面。实验结果表明，和其他几种算法相比，所提算法虽在正确分类率上有所降低，但较大改善了g_means值和acc+值，且对非平衡率较大的数据集效果会更好。
参考文献 |
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