稀有类相关论文
对于许多实际应用,稀有类分类问题都非常重要。而稀有类样本的数量稀少使得很难使用传统的分类器对它们准确分类。由于稀有类问题......
近年来数据挖掘技术被广泛应用在市场营销、商业管理、企业危机管理、产品制造和Internet等方面。目前全世界计算机存储的未使用的......
基于逻辑判别式(LD,Logistic Discrimination),提出一种叫做LDRC(LD based Rare-class Classification)方法用于提升LD在稀有类问......
在现实生活中很多应用都包含了对不平衡数据集的分类.由于不平衡数据集中多数类与稀有类的数量相差较大,所以大多数分类算法都不能......
分类稀有类在现实生活中的很多领域都有广泛的应用.文中给出一种分类框架,将两阶段思想与基于eEP的分类方法结合起来对稀有类分类.......
分类是数据挖掘中的重要任务之一,稀有类分类问题是分类中的一个重要分支,可以描述为从一个分布极不平衡的数据集中标识出那些具有......
两阶段方法能够高效地对稀有类进行分类,第一阶段(P阶段)训练P规则预测目标类的存在性.这些P规则覆盖绝大多数的正例(目标类例子),......
稀有类是数据挖掘中一个重要研究课题。将入侵检测作为稀有类来考虑,阐述了现有的稀有类算法,将基于Boosting的成本敏感的朴素贝叶......
稀有类的分类问题在商业、金融、电信、科学研究等诸多的领域都有着广泛的应用,但是由于其难区分性、多态性、稀有性等主要的特征,......
提高入侵检测系统的检测率并降低误报率是一个重要的研究课题。在对稀有类分类问题研究的基础上,将集成学习应用到入侵检测中,采用......
提出了一种新的稀有类分类方法,称作VeEPRC。该方法使用一种特殊的EP(基本显露模式,eEP)构造基于eEP的分类器,并对它们“装袋”,建......
稀有类挖掘是数据挖掘的一个重要研究领域，具有广泛的应用背景．文中针对传统稀有类识别算法存在的缺陷，提出一种基于密度差异与簇间分......
支持向量机方法是流行的数据分类方法,但支持向量机方法对稀有类的分类能力不强.针对稀有类数据的多超平面支持向量机是一种基于支......
稀有类问题又称为不平衡类问题,可以描述为从一个分布极不平衡的数据集中识别那些所占比例极少却意义显著的少数类实例。识别并正......
针对现有的网络入侵检测算法对少数类攻击的检测存在高误报率和漏报率的问题，在对稀有类分类技术研究的基础上，将集成学习应用到入侵......
针对传统分类算法在稀有类上的分类效果不佳,通过引进代价矩阵,改进了基因表达式编程的适应度函数,提出了一种基于基因表达式编程......
分类稀有类在现实生活中的很多领域都有广泛的应用,但普通的分类算法在分类稀有类时往往失效。探讨了影响稀有类分类的各个因素,针......
