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摘要
大多数不平衡数据集过采样方法依赖于欧几里得特征空间中少数类样本的空间位置,使用少数类样本的局部信息生成新样本来减轻类不平衡问题,因此新生成的少数类样本质量较差。针对这种情况,提出一种K稀疏解过采样算法(K Sparse Over-Sampling,KSOS),其使用少数类样本的全局信息进行样本合成。使用少数类样本来构造稀疏字典,通过求解L1范数最小化来获得当前点的稀疏解;使用稀疏解中的非零项所对应的项来生成新的样本;计算每一个新生成样本的置信度,将所有新生成样本按其置信度排序,从中选取符合要求的新生成样本。在几个UCI数据集上的实验结果证明了该算法的有效性。
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