基于K-means聚类和遗传算法的少数类样本采样方法研究

杨永; 王莉利

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基于K-means聚类和遗传算法的少数类样本采样方法研究

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传统的分类器对不均衡数据集的分类严重倾向于多数类.为了有效地提高不均衡数据集中少数类的分类性能,针对此问题提出了一种基于K-means聚类和遗传算法的少数类样本采样方法.通过K-means算法将少数类样本聚类分组,在每个聚类内使用遗传算法获取新样本并进行有效性验证,最后通过使用KNN和SVM分类器,在仿真实验中证明了方法的有效性.

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来源
《科学技术与工程》 |2010年第10期|2334-2338|共5页
作者
杨永; 王莉利;
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作者单位

大庆石油学院计算机与信息技术学院,大庆,163318;

大庆石油学院计算机与信息技术学院,大庆,163318;

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正文语种 chi
中图分类检索机;
关键词
K-means算法; 聚类; 遗传算法; 不均衡数据集;

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