基于EasyEnsemble算法和SMOTE算法的不均衡数据分类方法

摘要

本发明提供了一种基于EasyEnsemble算法和SMOTE算法的极度不均衡数据分类方法。主要步骤为：先用SMOTE算法构造多个少数类子集，增加少数类样本；然后对多数类进行随机欠采样，合并各多数类子集和少数类子集，获得多个样本比例一定的训练子集；再对每个训练子集进行降噪处理；然后分别用降噪后的训练子集训练一个AdaBoost分类器；最后集成所有AdaBoost分类器，得到最终的分类器。本发明通过SMOTE算法解决少数类样本欠缺问题，并结合随机欠采样改变样本不均衡状态。同时利用降噪技术，提高新数据集的可靠性，平滑分类边界，并利用集成方法减少多数类信息损失，提高分类器性能。