【摘 要】
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为解决不平衡多类别数据的分类问题,本文提出了一种基于过采样多集特征抽取的不平衡数据分类算法.该算法首先采用合成少数类过采样SMOTE方法使不平衡数据趋于平衡,然后分别对
【机 构】
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太原师范学院计算机系, 山西 晋中 030619;太原师范学院计算机系, 山西 晋中 030619
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为解决不平衡多类别数据的分类问题,本文提出了一种基于过采样多集特征抽取的不平衡数据分类算法.该算法首先采用合成少数类过采样SMOTE方法使不平衡数据趋于平衡,然后分别对平衡化后不同类别数据进行特征抽取,将抽取得到的多个特征集合分别作为分类特征进行基分类器的训练,最后通过多数投票策略集成获得最终分类模型.通过实验结果分析表明,本文提出的方法能够提高不平衡数据的分类精度,优化不平衡数据多分类的分类结果.
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