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内蒙古自治区呼和浩特市赛罕区大学西街235号 邮编: 010021
作者机构:中国科学院上海微系统与信息技术研究所上海200050 无锡物联网产业研究院江苏无锡214135
出 版 物:《浙江大学学报(工学版)》 (Journal of Zhejiang University:Engineering Science)
年 卷 期:2013年第47卷第6期
页 面:944-950页
核心收录:
学科分类:1305[艺术学-设计学(可授艺术学、工学学位)] 13[艺术学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程]
基 金:国家"973"重点基础研究发展规划资助项目(2011CB302906) 国家科技重大专项基金资助项目(2010ZX03006-004)
摘 要:针对传统SMOTE过采样方法在生成合成样本的过程中存在的盲目性,以及对噪声敏感且容易出现过拟合现象的问题,提出一种改进的聚类边界样本过采样(CB-SMOTE)方法,通过引入聚类一致性系数找到少数类样本的边界,利用边界样本的最近邻密度来剔除噪声点和确定合成样本的数量,对SMOTE方法的新样本合成规则进行了优化.该方法是一种指导性的过采样方法,合成样本更加有利于分类器的学习.通过实验对比6种不同方法在UCI公共数据集上的分类性能,结果表明:CB-SMOTE方法对少数类样本和多数类样本都具有较高的分类准确率,且对过采样倍数的变化具有更高的稳定性.