【摘 要】
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数据不平衡现象在现实生活中普遍存在。在处理不平衡数据时,传统的机器学习算法难以达到令人满意的效果。少数类样本合成上采样技术(Synthetic Minority Oversampling Techni
【机 构】
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桂林理工大学信息科学与工程学院,广西嵌入式技术与智能系统重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61563012,61802085),广西自然科学基金(2014GXNSFAA118371,2015GXNSFBA139260),广西嵌入式技术与智能系统重点实验室基金(2018A-04)
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数据不平衡现象在现实生活中普遍存在。在处理不平衡数据时,传统的机器学习算法难以达到令人满意的效果。少数类样本合成上采样技术(Synthetic Minority Oversampling Technique,SMOTE)是一种有效的方法,但在多类不平衡数据中,边界点分布错乱和类别分布不连续变得更加复杂,导致合成的样本点会侵入其他类别区域,造成数据过泛化。鉴于基于海林格距离的决策树已被证明对不平衡数据具有不敏感性,文中结合海林格距离和SMOTE,提出了一种基于海林格距离和SMOTE的上采样算法(Based
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