论文研究基于抽样和规则的不平衡数据关联分类方法.pdf
论文研究-基于抽样和规则的不平衡数据关联分类方法.pdf, 不平衡数据的出现给传统关联分类算法带来了巨大的挑战.为了提高关联分类方法对不平衡数据集的分类精度,本文分别从数据和规则层次着手,提出了关键值抽样法(keyvaluesampling,KVS)和规则验证法(rulevalidation,RV).关键值抽样法通过增加与少数类相关性强的数据,减少与多数类相关性弱的数据来达到数据类分布平衡.避免了大量有效信息的流失,并且增强了与少数类相关性强的数
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