非平衡数据处理方法在癫痫发作检测中的应用

发布时间：2018-04-27 12:17

  本文选题：非平衡数据集 + Silhouette指标　； 参考：《西北大学学报(自然科学版)》2016年06期

【摘要】：非平衡数据集是指数据集中的某类样本数量远大于其他样本的数量。对于此类数据,类分布的不平衡会直接导致很多分类算法的失效。文中基于K-means聚类,Silhouette指标和M-近邻下采样提出一种新的数据平衡方法(K-S-M)。该方法首先用K-means算法对多数类样本进行多次聚类并选取最优聚类个数,然后采用M-近邻下采样对聚类后的数据进行采样,将采样后的点最终构成平衡数据,并对得到的平衡数据进行癫痫性发作的自动检测。实验结果表明,文中所提方法可以很好地处理非平衡数据,减少数据信息损失,同时可以提高非平衡数据分类的有效性。
[Abstract]:Unbalanced data set refers to the number of samples in one kind of data set is much larger than the number of other samples. For this kind of data, the imbalance of class distribution will directly lead to the failure of many classification algorithms. This paper presents a new data balance method based on K-means clustering silhouette index and M-nearest neighbor downsampling. Firstly, the K-means algorithm is used to cluster most of the samples and the optimal number of clusters is selected. Then, the data after clustering is sampled by using M- nearest neighbor sampling, and the sampled points are finally composed of equilibrium data. The balance data were detected automatically by epileptic seizure. The experimental results show that the proposed method can deal with the unbalanced data well and reduce the loss of data information. At the same time, it can improve the effectiveness of the classification of non-equilibrium data.
【作者单位】： 西北大学医学大数据研究中心;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61473223) 陕西省自然科学基础研究计划基金资助项目(2014JM1016)
【分类号】：R742.1

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本文编号：1810699