基于动态分类器选择的类别重叠不平衡数据分类方法

摘要

本发明公开了基于动态分类器选择的类别重叠不平衡数据分类方法，首先应用半无监督层次聚类算法，将数据集划分为多个平衡子集，其中的子集样本空间中均不存在类别重叠问题。然后在这些子集上构建基础分类器以组成候选分类器池。为了从候选分类器池中选择最合适的基础分类器来进行每个测试样本的分类，使用加权机制来突出分类器的能力，这些分类器在分类属于测试样本所在的周围区域的少数类样本时能力更为强大。