基于无监督智能欠采样方法的不平衡数据分类算法研究

来源 :兰州大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户：gfdfh

【摘要】

：

信息化技术的飞速发展,催生了一个大规模生产、共享和应用数据的时代,而挖掘数据价值、征服数据海洋的基石则是机器学习。其中分类问题是该领域最核心的问题之一,一般的分类算法都有一个默认的前提假设,即不同类别的实例数目相当且错分代价也相当。然而在实际场景中,许多数据都呈现出类别高度不平衡的特性:某一类别的样例数目远大于其他类别,这使得一般分类学习方法很难取得良好的分类效果。为了更好的改善不平衡数据的分类性

【作者】

：

罗英

【出处】

：

兰州大学

【发表日期】

：

2019年01期

【关键词】

：

机器学习分类不平衡数据重采样技术无监督学习集成学习

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