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《计算机工程与应用》 2019年17期
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L-SMOTE与SVM结合的不平衡数据集分类研究

罗康洋  王国强  
【摘要】:针对不平衡数据集的低分类效率,基于L-SMOTE算法和混合核SVM提出了一种改进的SMOTE算法(FTLSMOTE)。利用混合核SVM对数据集进行分类。提出了噪声样本识别三原则对噪声样本进行精确识别并予以剔除,进而利用F-SMOTE和T-SMOTE算法分别对错分和正确分类的少类样本进行采样。如此循环,直到满足终止条件,算法结束。通过在UCI数据集上与经典的SMOTE等重要采样算法以及标准SVM的大量实验表明,该方法具有更好的分类效果,改进算法与L-SMOTE算法相比,运算时间大幅减少。

【参考文献】
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中国期刊全文数据库 前10条
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7 刘子微;深度学习模型及数据集托管平台设计与实现[D];北京邮电大学;2019年
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10 黄天育;基于深度学习技术的大规模人脸检索研究[D];兰州大学;2019年
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