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控制与决策 2010
不均衡数据下基于阴性免疫的过抽样新算法, PP. 867-872 Keywords: 不均衡数据,阴性免疫,过抽样算法,人工少数类过抽样技术,Imbalanced,data,sets,Negative,immune,principle,Over-sampling,technique,SMOTE Abstract: 为提高不均衡数据集下算法分类性能,提出一种基于阴性免疫的过抽样算法.该算法利用阴性免疫实现少数类样本空间覆盖,以生成的检测器中心为人工生成的少数类样本.由于该算法利用的是多数类样本信息生成少数类样本,避免了人工少数类过抽样技术(SMOTE)生成的人工样本缺乏空间代表性的不足.通过实验将此算法与SMOTE算法及其改进算法进行比较,结果表明,该算法不仅有效提高了少数类样本的分类性能,而且总体分类性能也有了显著提高.
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