面向不均衡数据集的过抽样算法

摘要：

合成少数类过抽样技术(SMOTE)中的噪声样本可能参与合成新样本,所以难以保证新样本的合理性.针对这个问题,结合聚类算法提出了改进算法CSMOTE.该算法抛弃了SMOTE在最近邻间线性插值的思想,使用少数类的簇心与其对应簇中的样本进行线性插值合成新样本,并且对参与合成的样本进行了筛选,降低了噪声样本参与合成的可能.在六个实际数据集上,将CSMOTE算法与四个SMOTE的改进算法以及两种欠抽样算法进行了多次的对比实验,CSMOTE算法在所有数据集上均获得了最高的AUC值.实验结果表明,CSMOTE算法具有更高的分类性能,可以有效解决数据集中样本分布不均衡的问题.

关键词：簇心、不均衡数据集、合成少数类过抽样技术、聚类、过采样

所属期刊栏目：40

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2020-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1662-1667