【摘 要】
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在机器学习不平衡分类方法研究中,由于多数类与少数类样本数量之间存在较大差异,导致分类器易出现判定准确率低的问题.以SMOTE为代表的一类过采样方法是处理该问题的一种有效
【机 构】
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国网福建省电力有限公司,北京邮电大学人工智能学院,南瑞集团（国网电力科学研究院）有限公司,国网福建省电力有限公司电力科学研究院
【基金项目】
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国网福建省电力有限公司总部科技项目(52130419002F)。
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在机器学习不平衡分类方法研究中,由于多数类与少数类样本数量之间存在较大差异,导致分类器易出现判定准确率低的问题.以SMOTE为代表的一类过采样方法是处理该问题的一种有效手段.该类方法在选定的线段中随机生成少数类新点来重新平衡数据集,但存在忽略少数类样本在超维空间中分布多样性的缺陷.本文提出一种面向不平衡数据分类的高维超球体过采样(HS-SMOTE)方法.在少数类样本集上通过随机抽样获得需要平衡的样本数目,在此基础上依次对每一样本通过欧氏距离选取其在少数类分布空间中的对应最近邻点,以两点连线中点为球心在超维
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