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一种用于公共数据集不平衡分类的去噪采样欠采样方案( A Noisy-sample-removed Under-sampling Scheme for Imbalanced Classification of Public Datasets )
Honghao Zhu Guanjun Liu Mengchu Zhou Yu Xie Qi Kang
分类技术在机器学习中占有重要地位。在分类过程中，数据集中含有噪声的样本往往会降低分类器的性能。提出了一种基于聚类的去噪欠采样方案(NUS)用于非平衡分类。首先，对小众类中的样本进行聚类。对每个聚类，取其中心为球心，以离聚类中心最远的少数类样本的距离为半径，形成超球面。计算从星团中心到大多数样本的欧几里德距离，以判断它们是否在超球面内。然后，我们提出了一个基于NUS的策略来判定超球面中的多数样本是否为噪声样本。同样地，找到了少数类的噪声样本。其次，我们从多数类和少数类中去除噪声样本，并提出NU。最后,将物流回归、决策树和随机森林作为分类器,分别与随机欠抽样(RUS)、EasyEnsemble(EE)和逆随机欠抽样(IRUS)在13个公共数据集上进行了比较。结果表明，与现有同类方法相比，该方法能够提高分类性能。
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