面向失衡数据集的簇边界采样与动态剪枝的失衡数据分类方法

摘要

面向失衡数据集的簇边界采样与动态剪枝的失衡数据分类方法，属于失衡数据分类领域。为了解决目前失衡数据分类方法分类效果不好的问题。它包括：步骤一：对失衡数据集D基于密度聚类进行簇边界采样，获取重采样后的失衡数据集B；步骤二：对重采样后的失衡数据集B基于KNN动态阈值进行剪枝，获取剪枝后的失衡数据集T；步骤三：对剪枝后的失衡数据集T采用SVM分类器进行分类，获取分类后的失衡数据集。它应用于医疗诊断、癌症检测、蛋白质的检测、故障检测、客户流失预测等领域。