在非平衡数据分类问题中,为了合成有价值的新样本和删除无影响的原样本,提出一种基于边界混合重采样的非平衡数据分类算法。该算法首先引入支持k-离群度概念,找出数据集中的边界点集和非边界点集;利用改进的SMOTE算法将少数类中的边界点作为目标样本合成新的点集,同时对多数类中的非边界点采用基于距离的欠采样算法,以此达到类之间的平衡。通过实验结果对比表明了该算法在保证G-mean值较优的前提下,一定程度上提高了少数类的分类精度。
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