结合代价敏感及多数类分解的非平衡分类

摘要：

提出了一种结合代价敏感及多数类分解的算法CLCC(Classification using Local Clustering with Cost-sensitive).CLCC通过在多数类中使用局部聚类使得类别之间达到平衡,再引入代价敏感使得整体和少数类的分类错误率在迭代学习过程中不断地降低,提高了少数类的精度以及降低了整体的分类代价.实验结果验证了该算法在处理非平衡类问题时比传统算法要优越.

关键词：非平衡类、代价敏感、K-均值聚类、过采样、Adaboost算法

所属期刊栏目：47

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：湖南省自然科学基金the Natural Science Foundation of Hunan Province of China under Grant 10JJ6094

在线出版日期：2011-05-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：150-153