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摘要
传统的分类算法在对不平衡数据进行分类时,容易导致少数类被错分。为了提高少数类样本的分类准确度,提出了一种基于改进密度峰值聚类的采样算法IDP-SMOTE。首先,采用Box-Cox变换和σ准则对密度峰值聚类算法进行改进,实现了聚类中心和离群点的自动判别;然后,将改进的密度峰值聚类算法与SMOTE升采样算法相结合,去除噪声数据,并基于少数类样本的局部密度和邻近距离,在子类的范围内合成采样数据。该算法有效避免了升采样导致的边界模糊,改善了类内不平衡及边界样本难以学习的问题,同时实现了自动聚类和重采样,防止了人为因素干扰。通过实验对比,验证了提出算法的有效性和自适应性。
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单位电子工程学院; 中国人民解放军海军工程大学
