基于优化SMOTE算法的非平衡大数据集分类研究

作者：唐思均

来源：沈阳工程学院学报(自然科学版), 2021, 17(03): 71-76.

DOI：10.13888/j.cnki.jsie(ns).2021.03.013

• 优化SMOTE
• 非平衡大数据集
• 插值
• 分簇聚类

在处理非平衡大数据集中,提出一种基于优化SMOTE方案的分类算法研究,在临近样本插值分类中引入分簇聚类的理念,具体分为安全样本、危险样本和干扰样本,并重点对安全样本做插值处理。对插值后的数据样本做区间化处理,能够改善插值后数据过于集中的状况,提高样本分布的均匀度。算法性能验证结果表明,分类算法的规模成长性更好,具有更强的数据集扩展能力,在多数据集性能分类对比实验中,提出的改进算法的MATLAB仿真性能具有明显优势。

• 单位
  宜宾职业技术学院