基于K 近邻的过抽样算法在不平衡的医学资料中的应用

周舒冬， 张磊， 李丽霞 - 中国卫生统计, 2008 - cqvip.com
目的介绍一种基于K 近邻的过抽样算法在不平衡的医学数据集分类中的应用. 方法首先利用K
近邻法删除在分类中容易与少数类混淆的多数类样本; 再对新生成的训练集利用SMOTE …
被引用次数：2 相关文章 所有 2 个版本
[PDF] sdu.edu.cn

三支过采样的不平衡数据分类方法

方宇， 郑胡宇， 曹雪梅 - 《 山东大学学报(理学版)》, 2023 - lxbwk.njournal.sdu.edu.cn
结合三支决策和合成少数过采样技术(synthetic minority over-sampling technique, SMOTE),
提出了一种新的采样方法—三支过采样(three-way over-sampling, 3WOS). 3WOS …
相关文章 所有 2 个版本

基于邻域混合抽样和动态集成的不平衡数据分类方法

高锋， 黄海燕 - 计算机科学, 2017 - cqvip.com
不平衡数据严重影响了传统分类算法的性能, 导致少数类的识别率降低. 提出一种基于邻域特征
的混合抽样技术, 该技术根据样本邻域中的类别分布特征来确定采样权重, 进而采用混合抽样的 …
被引用次数：2 相关文章 所有 2 个版本

不平衡数据处理的新方法——基于样本相似度的少数类合成法

马景义， 胡迪， 孙枭枭 - 数理统计与管理, 2015 - cqvip.com
不平衡数据是指分类问题中目标变量的某一类观测值数量远大于其他类观测值数量的数据.
针对处理不平衡数据算法SMOTE 及其衍生算法的不足, 本文提出一种新的向上采样算法SMUP …
被引用次数：3 相关文章 所有 2 个版本

剪枝与欠采样相结合的不平衡数据分类方法

张健， 方宏彬 - 计算机应用研究, 2012 - cqvip.com
通过剪枝技术与欠采样技术相结合来选择合适数据, 以提高少数类分类精度,
研究欠采样技术在不平衡数据集环境下的影响. 结果表明, 与直接欠采样算法相比 …
被引用次数：1 相关文章 所有 3 个版本

基于BSMOTE 和逆转欠抽样的不均衡数据分类算法

陈睿， 张亮， 杨静， 胡荣贵 - 计算机应用研究, 2014 - cqvip.com
针对传统分类器在数据不均衡的情况下分类效果不理想的缺陷, 为提高分类器在不均衡数据集下
的分类性能, 特别是少数类样本的分类能力, 提出了一种基于BSMOTE 和逆转欠抽样的不均衡 …
被引用次数：3 相关文章 所有 3 个版本

WKMeans 与SMOTE 结合的不平衡数据过采样方法.

陈俊丰， 郑中团 - Journal of Computer Engineering & …, 2021 - search.ebscohost.com
针对SMOTE 方法对所有少数类样本进行过采样的缺陷, 提出一种基于特征加权与聚类融合的过
采样方法(WKMeans-SMOTE), 由此进行不平衡数据分类. 考虑到不同特征权重对聚类结果的 …
被引用次数：2 相关文章
[PDF] nudt.edu.cn

一种基于混合重取样策略的非均衡数据集分类算法

谷琼， 袁磊， 宁彬， 吴钊， 华丽， 李文新 - 计算机工程与科学, 2012 - joces.nudt.edu.cn
非均衡数据是分类中的常见问题, 当一类实例远远多于另一类实例, 则代表类非均衡,
真实世界的分类问题存在很多类别非均衡的情况并得到众多专家学者的重视 …
被引用次数：11 相关文章 所有 4 个版本

[引用][C] 基于R SMOTE 方法的非平衡数据分类研究

袁铭 - 2015 - 保定: 河北大学
被引用次数：2 相关文章

[引用][C] 面向不均衡数据集的分类算法研究

崔鑫 - 2021 - 无锡: 江南大学
被引用次数：2 相关文章