面向不平衡数据的特征加权聚类算法

不平衡数据集类别分布严重倾斜,传统的聚类算法由于以提高整体学习性能为目标,往往偏向于聚集多数类,而忽视更有价值的稀有类.本文提出一种基于迭代的特征加权聚类算法,根据当前聚类后簇的特点以及特征重要性度量函数确定特征权值,利用所得权值进行下一轮聚类,直到权值稳定后结束迭代.在多个UCI不平衡数据集上的实验效果表明,本文算法能够较好地识别出重要特征并提高它们的权重,避免聚类算法过度偏向多数类,有效地提高了聚类性能.     

基于一趟聚类的不平衡数据下抽样算法

抽样是处理不平衡数据集的一种常用方法,其主要思想是改变类别的分布,缩小稀有类与多数类的分布比例差距.提出一种基于一趟聚类的下抽样方法,根据聚类后簇的特征与数据倾斜程度确定抽样比例,按照每个簇的抽样比例对该簇进行抽样,密度大的簇少抽,密度小的簇多抽或全抽.在压缩数据集的同时,保证了少数类的数量.实验结果表明,本文提出的抽样方法使不平衡数据样本具有较高的代表性,聚类与分类性能得到了提高.