一种多数类权重自适应的少数类过采样算法

作者：曹兰

来源：宁德师范学院学报(自然科学版), 2022, 34(04): 371-377.

DOI：10.15911/j.cnki.35-1311/n.2022.04.004

• 过采样
• 不平衡数据集
• 欧几里得距离
• 合成样本

面对数据集的不平衡问题，提出一种改进的少数类过抽样方法 .首先识别少数类样本，然后计算样本和最近的多数类样本的欧几里得距离，从而获得每个少数类样本权重，最后结合聚类方法生成少数类合成样本，以保证合成的少数类样本质量.实验表明，在多个评估度量上，本算法比传统过采样方法在处理不平衡学习问题上更好.

• 单位
  漳州职业技术学院