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基于密度峰值聚类的不平衡数据过抽样方法
被引量：
1
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作者
张智驹
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2024年第8期11-16,共6页
大多数不平衡数据过抽样方法依赖于太多参数,容易生成噪声并难以处理流形数据集。为此,文章提出了一种基于密度峰值聚类的不平衡数据过抽样方法(OVMEDPC)。首先,OVMEDPC用密度峰值聚类(DPC)来发现不平衡数据的空间结构;其次,OVMEDPC设...
大多数不平衡数据过抽样方法依赖于太多参数,容易生成噪声并难以处理流形数据集。为此,文章提出了一种基于密度峰值聚类的不平衡数据过抽样方法(OVMEDPC)。首先,OVMEDPC用密度峰值聚类(DPC)来发现不平衡数据的空间结构;其次,OVMEDPC设计了一种基于密度峰值聚类的噪声过滤方法来移除噪声;最后,OVMEDPC设计了一种基于密度峰值聚类的插值技术来生成少数类的合成样本。实验证明,就随机森林分类器而言,OVMEDPC在F-measure和G-mean上优于5个先进的过抽样方法。
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关键词
不平衡分类
过抽样方法
分类
密度峰值
聚类
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职称材料
题名
基于密度峰值聚类的不平衡数据过抽样方法
被引量：
1
1
作者
张智驹
机构
重庆航天职业技术学院智能信息工程学院
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2024年第8期11-16,共6页
文摘
大多数不平衡数据过抽样方法依赖于太多参数,容易生成噪声并难以处理流形数据集。为此,文章提出了一种基于密度峰值聚类的不平衡数据过抽样方法(OVMEDPC)。首先,OVMEDPC用密度峰值聚类(DPC)来发现不平衡数据的空间结构;其次,OVMEDPC设计了一种基于密度峰值聚类的噪声过滤方法来移除噪声;最后,OVMEDPC设计了一种基于密度峰值聚类的插值技术来生成少数类的合成样本。实验证明,就随机森林分类器而言,OVMEDPC在F-measure和G-mean上优于5个先进的过抽样方法。
关键词
不平衡分类
过抽样方法
分类
密度峰值
聚类
Keywords
imbalanced classification
oversampling method
classification
density peak
clustering
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于密度峰值聚类的不平衡数据过抽样方法
张智驹
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2024
1
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