【摘 要】
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为了提高不均衡数据集中少数类的分类性能，提出ISMOTE算法。它是在少数类实例及其最近邻少数类实例构成的n维球体内进行随机插值，从而来改进数据分布的不均衡程度。通过实际数
【机 构】
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西北工业大学理学院,西北工业大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60873196)
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为了提高不均衡数据集中少数类的分类性能，提出ISMOTE算法。它是在少数类实例及其最近邻少数类实例构成的n维球体内进行随机插值，从而来改进数据分布的不均衡程度。通过实际数据集上的实验，与SMOTE算法和直接分类不均衡数据算法的性能比较结果表明，ISMOTE算法具有更高的分类精度，可以有效地改进分类器的性能。
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