| 基于不平衡类数据集分类的空间插值方法 |
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| 引用本文： | 董璇,蔡立军.基于不平衡类数据集分类的空间插值方法[J].计算机仿真,2012,29(12). |
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| 作者姓名： | 董璇 蔡立军 |
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| 作者单位： | 西北工业大学理学院,陕西西安,710129 |
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| 摘 要： | 对于不平衡类数据集的分类问题,训练分类器后,分类结果产生了向多数类偏斜的问题,少数类识别率较低.为了提高少数类的分类精度,提出了一种改进的SMOTE方法—空间插值方法,利用少数类及其k近邻构造超几何体,在超几何体内随机产生虚拟少数类样本,当其k近邻中存在多数类时,缩小构造虚拟样本的空间,加强对易错分样本的训练,降低数据集类不平衡程度,并进行有效性验证.在实际数据集上,基于多个分类器进行仿真,结果表明,空间插值法在少数类和数据集整体分类性能优化效果较好.
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| 关 键 词： | 类不平衡 超几何体 过抽样 样本生成 |
S-SMOTE Method in Class Imbalance Data Sets |
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| DONG Xuan
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CAI Li-jun.S-SMOTE Method in Class Imbalance Data Sets[J].Computer Simulation,2012,29(12). |
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| Authors: | DONG Xuan CAI Li-jun |
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