检索结果-南通市图书馆

郑州大学学报(理学版) 2024年

作者：杜睿山靳明洋孟令东宋健辉东北石油大学计算机与信息技术学院东北石油大学黑龙江油气藏及地下储库完整性评价重点实验室

针对人工少数类过采样算法(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)存在样本合成区域狭小,容易将少数类泛化到多数类及引入噪声的问题,提出一种基于噪声过滤、边界点自适应采样的过采样算法。该算法首先使用K近邻算法进行... 详细信息

针对人工少数类过采样算法(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)存在样本合成区域狭小,容易将少数类泛化到多数类及引入噪声的问题,提出一种基于噪声过滤、边界点自适应采样的过采样算法。该算法首先使用K近邻算法进行噪声过滤,接着确定边界点并在边界点中寻找合适的点作为根样本点,并以其K近邻点中与其同类且欧氏距离最远的点作为候选样本点。然后,根据根样本点所携带的边界信息确定该点所合成的样本数量,并据根样本点和候选样本点生成一个n维球体作为样本的合成区间,最后对合成样本进行判断以确定其是否满足条件。通过实验证明,该算法生成的样本质量要优于SMOTE及其常见变种算法。

关键词： SMOTE KNN 过采样算法数据不均衡 ismote

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