[PDF][PDF] 一种改进的不平衡数据过采样算法BN-SMOTE
杨赛华， 周从华， 蒋跃明， 张付全， 张婷 - 计算机与数字工程, 2020 - jsj.journal.cssc709.net
摘要针对传统的Borderline—SMOTE 方法在选择少数类样本进行合成的过程中,
无法识别出完全的边界样本的这一问题, 提出一种基于近邻构建边界样本的过采样算法BN …
无法识别出完全的边界样本的这一问题, 提出一种基于近邻构建边界样本的过采样算法BN …
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 …
提出了一种新的采样方法—三支过采样(three-way over-sampling, 3WOS). 3WOS …
[HTML][HTML] 一种自适应核SMOTE-SVM 算法用于不平衡数据分类
吴海燕， 陈晓磊， 范国轩 - 北京化工大学学报(自然科学版), 2023 - journal.buct.edu.cn
面向不平衡样本集, 提出一种自适应核人工合成过采样-支持向量机(synthetic minority
oversampling technique-support vector machine, SMOTE-SVM) 分类算法 …
oversampling technique-support vector machine, SMOTE-SVM) 分类算法 …
一种改进的SMOTE 算法
魏浩， 李红， 刘小豫 - 河南科学, 2018 - cqvip.com
少数类样本合成过抽样技术(SMOTE) 是一种过抽样数据预处理算法, 是在两个少数类之间随机
插入一个新的少数类样本. 为了解决SMOTE 算法生成少数样本随机性的局限性 …
插入一个新的少数类样本. 为了解决SMOTE 算法生成少数样本随机性的局限性 …
Survey of Research on SMOTE Type Algorithms.
W Xiaoxia, LI Leixiao, LIN Hao - Journal of Frontiers of …, 2024 - search.ebscohost.com
Synthetic minority oversampling technique (SMOTE) has become one of the mainstream
methods for dealing with unbalanced data due to its ability to effectively deal with minority …
methods for dealing with unbalanced data due to its ability to effectively deal with minority …
基于主动学习SMOTE 的非均衡数据分类
张永， 李卓然， 刘小丹 - 计算机应用与软件, 2012 - cqvip.com
少数类样本合成过采样技术(SMOTE) 是一种典型的过采样数据预处理方法,
它能够有效平衡非均衡数据, 但会带来噪音等问题, 影响分类精度. 为解决此问题 …
它能够有效平衡非均衡数据, 但会带来噪音等问题, 影响分类精度. 为解决此问题 …
基于空间近邻关系的非平衡数据重采样算法
李睿峰， 李文海， 孙艳丽， 吴阳勇 - 工程科学学报, 2021 - cje.ustb.edu.cn
为了提高非平衡数据集的分类精度, 提出了一种基于样本空间近邻关系的重采样算法.
该方法首先根据数据集中少数类样本的空间近邻关系进行安全级别评估, 根据安全级别有指导的 …
该方法首先根据数据集中少数类样本的空间近邻关系进行安全级别评估, 根据安全级别有指导的 …