本文選題：非平衡數(shù)據(jù)集 + Silhouette指標(biāo)�。� 參考：《西北大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2016年06期

【摘要】：非平衡數(shù)據(jù)集是指數(shù)據(jù)集中的某類樣本數(shù)量遠(yuǎn)大于其他樣本的數(shù)量。對于此類數(shù)據(jù),類分布的不平衡會直接導(dǎo)致很多分類算法的失效。文中基于K-means聚類,Silhouette指標(biāo)和M-近鄰下采樣提出一種新的數(shù)據(jù)平衡方法(K-S-M)。該方法首先用K-means算法對多數(shù)類樣本進(jìn)行多次聚類并選取最優(yōu)聚類個數(shù),然后采用M-近鄰下采樣對聚類后的數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣,將采樣后的點(diǎn)最終構(gòu)成平衡數(shù)據(jù),并對得到的平衡數(shù)據(jù)進(jìn)行癲癇性發(fā)作的自動檢測。實驗結(jié)果表明,文中所提方法可以很好地處理非平衡數(shù)據(jù),減少數(shù)據(jù)信息損失,同時可以提高非平衡數(shù)據(jù)分類的有效性。
[Abstract]:Unbalanced data set refers to the number of samples in one kind of data set is much larger than the number of other samples. For this kind of data, the imbalance of class distribution will directly lead to the failure of many classification algorithms. This paper presents a new data balance method based on K-means clustering silhouette index and M-nearest neighbor downsampling. Firstly, the K-means algorithm is used to cluster most of the samples and the optimal number of clusters is selected. Then, the data after clustering is sampled by using M- nearest neighbor sampling, and the sampled points are finally composed of equilibrium data. The balance data were detected automatically by epileptic seizure. The experimental results show that the proposed method can deal with the unbalanced data well and reduce the loss of data information. At the same time, it can improve the effectiveness of the classification of non-equilibrium data.
【作者單位】： 西北大學(xué)醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)研究中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61473223) 陜西省自然科學(xué)基礎(chǔ)研究計劃基金資助項目(2014JM1016)
【分類號】：R742.1

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本文編號：1810699