面向不平衡数据集的改进型SMOTE 算法
王超学， 张涛， 马春森 - 计算机科学与探索, 2014 - cqvip.com
针对SMOTE (synthetic minority over-sampling technique) 在合成少数类新样本时存在的不足,
提出了一种改进的SMOTE 算法GA-SMOTE. 该算法的关键将是遗传算法中的3 …
提出了一种改进的SMOTE 算法GA-SMOTE. 该算法的关键将是遗传算法中的3 …
基于改进SMOTE 的非平衡数据集分类研究
王超学， 潘正茂， 董丽丽， 马春森， 张星 - 计算机工程与应用, 2013 - cqvip.com
针对SMOTE (SyntheticMinorityOver—samplingTechnique) 在合成少数类新样本时存在的不足
, 提出了一种改进的SMOTE 算法(SSMOTE). 该算法的关键是将支持度概念和轮盘赌选择技术 …
, 提出了一种改进的SMOTE 算法(SSMOTE). 该算法的关键是将支持度概念和轮盘赌选择技术 …
改进Smote 算法在不平衡数据集上的分类研究
易未， 毛力， 孙俊， 吴林海 - 计算机与现代化, 2018 - cqvip.com
在不平衡数据集中, 过抽样算法如Smote (Synthetic Minority Oversampling) 算法, R-Smote
算法与SD-ISmote 算法可能会模糊多数类与少数类的边界以及使用噪声数据合成新样本 …
算法与SD-ISmote 算法可能会模糊多数类与少数类的边界以及使用噪声数据合成新样本 …
基于遗传算法改进的少数类样本合成过采样技术的非平衡数据集分类算法
霍玉丹， 谷琼， 蔡之华， 袁磊 - 计算机应用, 2015 - cqvip.com
针对少数类样本合成过采样技术(SMOTE) 在处理非平衡数据集分类问题时,
为少数类的不同样本设置相同的采样倍率, 存在一定的盲目性的问题, 提出了一种基于遗传算法 …
为少数类的不同样本设置相同的采样倍率, 存在一定的盲目性的问题, 提出了一种基于遗传算法 …
一种改进的降噪自编码神经网络不平衡数据分类算法.
张成刚， 宋佳智， 姜静清… - Application Research of …, 2017 - search.ebscohost.com
针对少数类样本合成过采样技术(syntheticminorityover samplingtechnique, SMOTE)
在合成少数类新样本时会带来噪声问题, 提出了一种改进降噪自编码神经网络不平衡数据分类 …
在合成少数类新样本时会带来噪声问题, 提出了一种改进降噪自编码神经网络不平衡数据分类 …
一种基于核SMOTE 的非平衡数据集分类方法
曾志强， 吴群， 廖备水， 高济 - 电子学报, 2009 - ejournal.org.cn
本文提出一种基于核SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique)
的分类方法来处理支持向量机(SVM) 在非平衡数据集上的分类问题. 其核心思想是首先在特征 …
的分类方法来处理支持向量机(SVM) 在非平衡数据集上的分类问题. 其核心思想是首先在特征 …
[PDF][PDF] 一种基于SMOTE 的不平衡数据集重采样方法
张天翼， 丁立新 - 计算机应用与软件, 2021 - shcas.net
摘要不平衡数据集是指在数据集中, 某一类样本的数量远大于其他类样本的数量,
其会影响分类结果, 使基本分类器偏向多数类. 合成少数样本过采样技术(SMOTE) …
其会影响分类结果, 使基本分类器偏向多数类. 合成少数样本过采样技术(SMOTE) …
面向不平衡数据分类的最近邻三角区域合成少数类过采样技术
刘丹， 王晓兰， 邢胜 - 科学技术与工程, 2018 - cqvip.com
针对传统的合成少数类过采样技术(synthetic minority oversampling technique, SMOTE)
在类别区域重合的数据集应用时, 可能产生多个更接近多数类的人工样例, 甚至突破类别边界 …
在类别区域重合的数据集应用时, 可能产生多个更接近多数类的人工样例, 甚至突破类别边界 …