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摘要
为应对不均衡分类问题，提高分类准确率，提出了一种基于高斯混合模型的混合采样集成方法 GMHSE(GaussianMixture-model-based Hybrid Sampling Ensemble method)，首先通过高斯混合模型将数据划分成多个类簇，然后在每个类簇上混合采样获得多个数据子集，最后基于Bagging技术在类簇内和类簇间进行加权投票完成分类预测。GMHSE通过聚类将对数据进行划分，混合采样保障在不丢失数据信息的同时获得均衡数据集，最后利用集成学习进一步提升模型的泛化性能。实验结果表明，相比已有的一些处理方法，GMHSE可以提升不均衡数据的分类性能。
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