据级别改进是一种不需要受特定领域和模型限制的方法,通过对数据空间进行重采样来重新平衡类分布。主要改进策略有考虑特征空间、结合欠采样、聚类算法、过滤技术等来缩小不同类样本在比例数量方面的差距。算法级改进SMOTE算法级别的改进方法并不会改变数据的分布,只是考虑为不平衡的问题改进更合适的SMOTE算法,以加强对少
基于改进SMOTE算法的不平衡数据分类问题研究.pdf,摘要摘要 分类问题一直是数据挖掘中的一个重要组成部分,但在分类问题研究过程中,人 们发现在实际数据中经常出现其中一类数据的数量远大于另一类数据的数量的情况, 也就是出现数据类不平衡的问题。并且在传统分类算法中
例如,在使用改进型SMOTE算法处理不平衡数据集时,可以考虑将其与其他算法结合起来,例如随机森林、支持向量机等。通过将多种算法结合在一起,可以有效地提高分类器的准确性和精度。 总之,改进型SMOTE算法是一种有效的处理不平衡数据集的策略。该算法使用距离信息和核函数,以提高数据平衡性,同时也考虑到要处理的数据集的...
基于路线的SMOTE改进算法L-SMOTE基于路线的SMOTE改进算法L-SMOTE 本文主要在研究不平衡数据算法SMOTE的改进,使改进算法能够有效的保留原来数据的信息,同时生成安全的新点。由于SMOTE算法在数据混杂较严重的情况下,生成噪声的概率非常大。 本文介绍基于路线的SMOTE算法,在分析研究SMOTE算法及其改进算法的基础上,对之前Boder...
SMOTE 过采样通过添加生成的少数类样本改变不平衡数据集的数据分布,是改善不平衡数据分类模型性能的流行方法之一。本文首先阐述了 SMOTE 的原理、算法以及存在的问题,针对 SMOTE 存在的问题,分别介绍了其 4 种扩展方法和 3 种应用的相关研究,最后分析了 SMOTE应用于大数据、流数据、少量标签数据以及其他... ...
本发明请求保护一种基于改进SMOTE算法的脑电信号样本扩充方法、介质及系统,使用脑电信号采集仪器采集脑电信号数据;对脑电信号进行包括带通滤波、基线校验、归一化在内的方法进行预处理,划分为测试数据集与训练数据集;使用改进的SMOTE算法对脑电信号进行样本筛选并作为原始样本;将样本分成safe、danger以及noise三种类型;使...
SMOTE算法的改进与应用重庆大学硕士学位论文(专业学位)学生姓名:张洋指导教师:李佳教授专业学位类别:工程(计算机技术)研究方向:数据挖掘答辩委员会主席:黄大荣教授授位时间:019年6月万方数据
近些年，很多学者也在SMOTE 算法的基础上进行改进，Han [6]提出的Borderline-SMOTE 算法将数据集的少数类分成3类，选择其中一类样本作为根样本进行过采样，确保了新合成的样本不会成为噪声。古平[7]提出AdaBoost-SVM-MSA 算法，将分类错误的样本分成3类，对每一类样本采用不同的方式进行处理，实验表明算法能有效地...
非平衡数据集的改进SMOTE再抽样算法
改进SMOTE的过采样算法.docx,不平衡样本数据集是指数据集中某些类包含比其他类更多样本数的数据集[1]。在二分类问题中,通常将样本数较少的一类称为少数类,样本数较多的一类称为多数类[2]。在现实生活中有很多不平衡数据的分类应用场景,如信用卡欺诈检测[3]、医疗诊断[4]