一种基于非平衡数据分布的多异质基分类器融合分类方法

摘要

本发明公开了一种基于非平衡数据分布的多异质基分类器融合分类方法，它涉及数据挖掘领域中的非平衡数据分类技术；首先利用基于差异采样率的重采样算法对样本进行预处理，包括过采样和欠采样两个过程，从而为不同的基分类器分配不同的待分类样本；计算各基分类器的分类错误率，进而计算出对应的权重；由过采样专家和欠采样专家统计各自结果；根据分类决策函数融和最后预测结果得到样本所述类别；本发明利用基于多异质基分类器融合分类方法从海量数据中发现少数类样本重要的特性，可以有效提高少数类样本精度，进而达到提高数据集整体分类精度的目的。