基于DPC聚类重采样结合ELM的不平衡数据分类算法

摘要：

采样技术与ELM分类算法进行结合可提高少数类样本的分类精度,但现有的大多数结合ELM的采样方法并未考虑到样本的不平衡程度及样本内部的分布情况,采样技术过于单一,导致分类模型的效率低下,少数类样本的识别率不高.针对此问题,提出了一种基于DPC聚类的重采样技术结合ELM的不平衡数据分类算法,首先根据数据集的不平衡程度分2种情况构建一个混合采样模型来平衡数据集;然后在此模型上运用DPC聚类算法分别对多数类样本和少数类样本进行分析处理,解决数据中存在的类内不平衡和噪声问题,使得2类样本相对均衡;最后使用ELM分类算法对得到的数据集进行分类.实验结果表明,与同类型分类算法进行比较,所提算法的2个分类性能指标在实验数据集上都有明显提升.

关键词：极限学习机;不平衡数据分类;D PC聚类;重采样

所属期刊栏目：43

分类号：TP181(自动化基础理论)

在线出版日期：2021-10-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1856-1863