面向不平衡分类的IDP-SMOTE重采样算法

分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-05-20 合作期刊: 《计算机应用研究》

盛凯 刘忠 周德超 冯成旭

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#1;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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