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一种用于非平衡数据分类的集成学习模型
一种用于非平衡数据分类的集成学习模型
上传者:
38564718
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上传时间: 2021-04-17 22:06:44
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文件大小: 1.52MB
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文件类型: PDF
非平衡数据;;集成学习模型;;基本分类器;;改进的支持向量机-K最近邻(SVM-KNN);;UCI数据集
imbalanced
data;ensemble
learning
针对非平衡数据分类问题,提出了一种改进的SVM-KNN分类算法,在此基础上设计了一种集成学习模型。该模型采用限数采样方法对多数类样本进行分割,将分割后的多数类子簇与少数类样本重新组合,利用改进的SVM-KNN分别训练,得到多个基本分类器,对各个基本分类器进行组合。采用该模型对UCI数据集进行实验,结果显示该模型对于非平衡数据分类有较好的效果。
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