資料介紹
為進一步弱化數據不均衡對分類算法的束縛,從數據集區域分布特性著手,提出了不均衡數據集上基于子域學習的復合分類模型。子域劃分階段,擴展支持向量數據描述( SVDD)算法給出類的最小界定域,劃分出城內密集區與域外稀疏區。借鑒不同類存在相似樣本的類重疊概念,對邊界樣本進行搜索,組合構成重疊域。子域清理階段,基于鄰近算法(KNN)的鄰近性假設,結合不同域的密疏程度,設置樣本有效性參數,對域內樣本逐個檢測以清理噪聲。各子域隔離參與分類建模,按序組合產生出用于不均衡數據集的復合分類器CCRD。在相似算法對比以及代價敏感MetaCost對比中,CCRD對正類的正確分類改善明顯,且未加重負類誤判;在SMOTE抽樣比較中,CCRD改善了負類的誤判情形,且未影響正類的正確分類;在五類數據集的逐個比較中,CCRD分類性能均有提升,在Haberman_sur的正類分類性能提升上尤為明顯。結果表明,基于子域學習的復合分類模型的分類性能較好,是一種研究不均衡數據集的較有效的方法。
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