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不平衡数据集中的组合分类算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高少数类的分类性能,对基于数据预处理的组合分类器算法进行了研究.利用Tomek links对数据集进行预处理;把新数据集里的多数类样本按照不平衡比拆分为多个子集,每个子集和少数类样本合并成新子集;用最小二乘支持向量机对每个新子集进行训练,把训练后的各个子分类器组合为一个分类系统,新的测试样本的类别将由这个分类系统投票表决.数据试验结果表明,该算法在多数类和少数类的分类性能方面,都优于最小二乘支持向量机过抽样方法和欠抽样方法. 相似文献
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