面向不平衡数据分类的最近邻三角区域合成少数类过采样技术

摘要：

针对传统的合成少数类过采样技术(synthetic minority oversampling technique,SMOTE)在类别区域重合的数据集应用时,可能产生多个更接近多数类的人工样例,甚至突破类别边界,从而影响整体分类性能的情况,提出了一种最近三角区域的SMOTE方法,使合成的人工样例只出现在少数类样例的最近三角区域内部,并且删除掉距离多数类更近的合成样例,从而使生成的样例更接近少数类,且不突破原始的类别边界.实验分别在人工数据集和改进的UCI数据集上进行,并和原始的SMOTE方法分别在G-mean和F-value的评价指标上进行了对比.实验结果验证了改进的SMOTE方法在类别区域有重合的数据集上要优于原始SMOTE方法.

关键词：不平衡数据、过采样方法、分类、最近邻规则

所属期刊栏目：18

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金71371063,61170040,61672205

在线出版日期：2018-11-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：215-219