基于密度峰值聚类的不平衡数据过抽样方法

作     者：张智驹 Zhang Zhiju

作者机构：重庆航天职业技术学院智能信息工程学院重庆400021 

出 版 物：《统计与决策》 (Statistics & Decision)

年 卷 期：2024年第40卷第8期

页      码：11-16页

摘      要：大多数不平衡数据过抽样方法依赖于太多参数,容易生成噪声并难以处理流形数据集。为此,文章提出了一种基于密度峰值聚类的不平衡数据过抽样方法(OVMEDPC)。首先,OVMEDPC用密度峰值聚类(DPC)来发现不平衡数据的空间结构;其次,OVMEDPC设计了一种基于密度峰值聚类的噪声过滤方法来移除噪声;最后,OVMEDPC设计了一种基于密度峰值聚类的插值技术来生成少数类的合成样本。实验证明,就随机森林分类器而言,OVMEDPC在F-measure和G-mean上优于5个先进的过抽样方法。

主 题 词：不平衡分类 过抽样方法 分类 密度峰值 聚类 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081203[081203] 08[工学] 081104[081104] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.13546/j.cnki.tjyjc.2024.08.002

馆 藏 号：203127512...