【摘 要】
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针对非均衡数据分类效果差的问题,提出一种新的基于边界混合采样的非均衡数据处理方法(BMS).首先通过引进"变异系数"找出样本的边界域和非边界域;然后对边界域中的少数类样本
【机 构】
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西北大学信息科学与技术学院; 西北大学经济管理学院; 西北大学数学学院;
【基金项目】
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陕西省教育厅科学研究计划自然科学专项项目(15JK1738);陕西省自然科学基金项目(2014JQ8367)
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针对非均衡数据分类效果差的问题,提出一种新的基于边界混合采样的非均衡数据处理方法(BMS).首先通过引进"变异系数"找出样本的边界域和非边界域;然后对边界域中的少数类样本进行过采样,对非边界域中的多数类样本进行随机欠采样,以期达到训练数据基本平衡的目标.实验结果表明,BMS方法比其他3种流行的非均衡数据处理方法在对7个公开数据集的分类性能上平均提高了5%左右,因此,该方法可以广泛应用于非均衡数据的处理和分类中.
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