基于GBMTS算法的不平衡数据分类研究

发布时间：2017-06-05 09:06

  本文关键词：基于GBMTS算法的不平衡数据分类研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：解决不平衡数据分类问题,在现实中有着深远的意义。马田系统利用单一的正常类别构建基准空间和测量基准尺度,并由此建立数据分类模型,十分适合不平衡数据分类问题的处理。本文以传统马田系统方法为基础,结合信噪比及F-value、G-mean等分类精度,建立了基于遗传算法的基准空间优化模型,同时运用Bagging集成化算法,构造了改进马田系统模型算法GBMTS。通过对不同分类方法及相关数据集的实验分析,表明:GBMTS算法较其他分类算法,更能够有效的处理不平衡数据的分类问题。
【作者单位】： 南京理工大学经济管理学院;南京康尼集团综合管理部;
【关键词】： 马田系统 不平衡数据 分类 遗传算法 Bagging算法
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71271114)
【分类号】：TP18
【正文快照】： 0引言 数据挖掘中的分类方法在现实领域中有着重要的应用。现有的一些分类方法,其分类器的设计一般都是基于训练的数据集是平衡的、即各类所包含的样本数量大致相当这一假定。它们对平衡数据的分类一般都能取得较好的效果。然而,在很多现实问题中,这一假定往往是不 成立的,

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本文编号：423369