基于多类邻域三支决策模型的不平衡数据分类
不平衡数据分类是一种重要的数据分类问题.对于不平衡数据中规模较小的类,传统的分类算法的分类效果较差.对此,提出一种多类邻域三支决策模型的不平衡数据分类算法.首先,将传统的三支决策在混合数据和多个类的情形下进行推广,提出了混合数据的多类邻域三支决策模型;然后,在该模型中给出一种自适应代价函数的设定方法,并基于该方法提出了多类邻域三支决策模型的不平衡数据分类算法.仿真实验的结果表明,所提出的分类算法对于不平衡数据具有更好的分类性能.
不平衡数据、分类、三支决策、代价函数、自适应
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四川省教育厅重点项目16ZB0360
2020-05-25(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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