文件名称:
基于不平衡数据样本特性的新型过采样SVM分类算法
开发工具:
文件大小: 626kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-13
详细说明：针对传统采样方式准确率与鲁棒性不够明显,欠采样容易丢失重要的样本信息,而过采样容易引入冗杂信息等问题,以UCI公共数据集中的不平衡数据集Pima-Indians为例,综合考虑数据集正负类样本的类间距离、类内距离与不平衡度之间的关系,提出一种基于样本特性的新型过采样方式.首先对原始数据集进行距离带的划分,然后提出一种改进的基于样本特性的自适应变邻域Smote算法,在每个距离带的少数类样本中进行新样本的合成,并将此方式推广到UCI数据集中其他5种不平衡数据集.最后利用SVM分类器进行实验验证的结果表明:在6类不平衡数据集中,应用新型过采样SVM算法,相比已有的采样方式,少(多)数类样本的分类准确率均有明显提高,且算法具有更强的鲁棒性.
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
下载文件列表
相关说明
- 本站资源为会员上传分享交流与学习,如有侵犯您的权益,请联系我们删除.
- 本站是交换下载平台，提供交流渠道，下载内容来自于网络，除下载问题外，其它问题请自行百度。
- 本站已设置防盗链，请勿用迅雷、QQ旋风等多线程下载软件下载资源，下载后用WinRAR最新版进行解压.
- 如果您发现内容无法下载，请稍后再次尝试；或者到消费记录里找到下载记录反馈给我们.
- 下载后发现下载的内容跟说明不相乎，请到消费记录里找到下载记录反馈给我们，经确认后退回积分.
- 如下载前有疑问，可以通过点击"提供者"的名字，查看对方的联系方式，联系对方咨询.
相关搜索:
