發(fā)布時(shí)間：2017-06-05 09:06

  本文關(guān)鍵詞：基于GBMTS算法的不平衡數(shù)據(jù)分類研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：解決不平衡數(shù)據(jù)分類問(wèn)題,在現(xiàn)實(shí)中有著深遠(yuǎn)的意義。馬田系統(tǒng)利用單一的正常類別構(gòu)建基準(zhǔn)空間和測(cè)量基準(zhǔn)尺度,并由此建立數(shù)據(jù)分類模型,十分適合不平衡數(shù)據(jù)分類問(wèn)題的處理。本文以傳統(tǒng)馬田系統(tǒng)方法為基礎(chǔ),結(jié)合信噪比及F-value、G-mean等分類精度,建立了基于遺傳算法的基準(zhǔn)空間優(yōu)化模型,同時(shí)運(yùn)用Bagging集成化算法,構(gòu)造了改進(jìn)馬田系統(tǒng)模型算法GBMTS。通過(guò)對(duì)不同分類方法及相關(guān)數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)分析,表明:GBMTS算法較其他分類算法,更能夠有效的處理不平衡數(shù)據(jù)的分類問(wèn)題。
【作者單位】： 南京理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;南京康尼集團(tuán)綜合管理部;
【關(guān)鍵詞】： 馬田系統(tǒng) 不平衡數(shù)據(jù) 分類 遺傳算法 Bagging算法
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71271114)
【分類號(hào)】：TP18
【正文快照】： 0引言 數(shù)據(jù)挖掘中的分類方法在現(xiàn)實(shí)領(lǐng)域中有著重要的應(yīng)用。現(xiàn)有的一些分類方法,其分類器的設(shè)計(jì)一般都是基于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集是平衡的、即各類所包含的樣本數(shù)量大致相當(dāng)這一假定。它們對(duì)平衡數(shù)據(jù)的分類一般都能取得較好的效果。然而,在很多現(xiàn)實(shí)問(wèn)題中,這一假定往往是不 成立的,

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