【摘 要】
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数据分布的不平衡性和数据特征的非线性增加了分类的困难，特别是难以识别不平衡数据中的少数类，从而影响整体的分类效果。针对该问题，结合KFDA（kernel fisher discriminant analy
【机 构】
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上海理工大学管理学院,上海财经大学信息管理与工程学院,上海财经大学实验中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71303157);上海市教育委员会科研创新重点基金项目(14ZZ131);上海市一流学科资助基金项目(S1205YLXK);上海市社科规划青年课题基金项目(2014EGL007);沪江基金资助项目(D14008)
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数据分布的不平衡性和数据特征的非线性增加了分类的困难，特别是难以识别不平衡数据中的少数类，从而影响整体的分类效果。针对该问题，结合KFDA（kernel fisher discriminant analysis）能有效提取样本非线性特征的特性和集成学习中Boosting算法的思想，提出了KFDA-Boosting算法。为了验证该算法对不平衡数据分类的有效性和优越性，以G-mean值、少数类的查准率与查全率作为分类效果的评价指标，选取了UCI中10个数据集测试KFDA-Boosting算法性能，并与支持向量机等六种分类算法进行对比实验。结果表明，对于不平衡数据分类，尤其是对不平衡度较大或呈非线性特征的数据，相比于其他分类算法，KFDA-Boosting算法能有效地识别少数类，并且在整体上具有显著的分类效果和较好的稳定性。
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