以平均准确率最大化为目标当类别不平衡时,为达到精度最大化,往往会牺牲少数类的性能; 2.数据稀疏:数据稀缺分为两种:绝对稀缺和相对稀缺绝对稀缺是指样本数量绝对过少,导致该类信息无法在训练数据中充分表达,而相对稀缺是指少数类本身数量并不过少,只是相对大类而言,占有的比例相对过少; 3.数据碎片:采用...
本公开关于一种高维不平衡缺失数据的分类方法、装置、电子设备及介质,涉及大数据技术领域,该方法通过获取待分类的初始数据集;所述初始数据集存在高维不平衡缺失特性;基于初始数据集中的多个特征,从多个特征中选择目标特征,并将目标特征对应的数据作为初始子集;从预设
该策略结合"一对多"和"一对后序"两种分解方法,利用所有样本信息,同时降低类别之间的不平衡率,最后利用线性加权的方式对基分类器的预测结果进行集成.论文基于蚁狮优化,以特征选择和数据重采样为手段,重点研究了高维不平衡数据的二分类问题和多分类问题.在实验条件下,所提出的方法在大多数的情况下,相比较对比算法具有更...
摘要 针对传统高维不平衡数据集的分类算法存在偏向多数类、忽视少数类等问题,本文提出一种基于密度聚类和重要性度量的特征选择算法(DBIM).首先通过随机降采样的方法构造出多个平衡子集,使用DBSCAN密度聚类方法作为基分类器生成...展开更多 To solve the problem thatthat the traditional classification algorithms of high...
学士学位论文 高维大规模不平衡数据集 SMOTE重采样算法 姓名:*** 院系:少年班学院 学号:PB13000422 导师:**教授 完成时间:二〇一七年五月 UniversityofScienceandTechnologyofChina Adissertationforbachelor’sdegree InnovativeSMOTEforHigh DimensionalandLargeScaled ImbalancedDataSet Author:HaomingJiang Department:The...
摘要:本发明提供了一种高维和类别不平衡时序数据的快速分类方法及系统,属于机器学习时序数据的分类技术领域,分类方法包括:采用滑动窗获取待分类样本的固定时间序列特征,将其与待分类样本的固有属性特征组合为数据特征;采用数据特征与类别之间的互信息对数据特征进行筛选,获取互信息最大的预设数目个数据特征作为特征子集,将...
第二是如何解决维度问题,衡量数据相似性无可避免的面临高维问题,是在全部特征上衡量还是随机选择subspace做检测并合并多个subspace上的结果。subspace代表算法有isolation forest和feature bagging。第三是如何解决数据不平衡的问题(异常点的数量<<正常点)。这个特性其实很有用,因为我们可以尝试直接学习正常点的数据分布(...
一种基于svm的高维不平衡数据分类方法包括两部分,第一部分是特征选择部分,第二部分是数据采样部分;所述特征选择部分采用svm-brfe算法,所述svm-brfe算法包括以下步骤: 首先,训练svm,得到最初的特征权重向量w、拉格朗日参数ɑ和f1值; 然后,对ɑ=c的少数类进行单倍率重采样,并用重采样后的数据训练svm,使svm的分离...
高维不平衡数据的特征(属性)较多,类标号中的类别分布不均匀的数据。 高维数据分类难本质问题: 1.密度估计难问题; 2.维数灾难:特征数增加意味着分类所需的样本数量的增加; 3.Hughes问题:给出了一个广义上的数据测量复杂度,训练样本数量和分类精度三者间的关系即对有限样本而言,存在一个最优的数据复杂度,可使分类...