典型文献
多类不平衡数据分类方法综述
文献摘要：
现实中许多领域产生的数据通常具有多个类别并且是不平衡的.在多类不平衡分类中,类重叠、噪声和多个少数类等问题降低了分类器的能力,而有效解决多类不平衡问题已经成为机器学习与数据挖掘领域中重要的研究课题.根据近年来的多类不平衡分类方法的文献,从数据预处理和算法级分类方法两方面进行了分析与总结,并从优缺点和数据集等方面对所有算法进行了详细分析.在数据预处理方法中,介绍了过采样、欠采样、混合采样和特征选择方法,对使用相同数据集算法的性能进行了比较.从基分类器优化、集成学习和多类分解技术三个方面对算法级分类方法展开介绍和分析.最后对多类不平衡数据分类研究领域的未来发展方向进行总结归纳.
文献关键词：
分类;多类不平衡数据;数据预处理方法;算法级分类方法
中图分类号：
作者姓名：
李昂;韩萌;穆栋梁;高智慧;刘淑娟
作者机构：
北方民族大学 计算机科学与工程学院,银川750021
文献出处：
引用格式：
[1]李昂;韩萌;穆栋梁;高智慧;刘淑娟-.多类不平衡数据分类方法综述)[J].计算机应用研究,2022(12):3534-3545
A类：
多类不平衡数据,算法级分类方法
B类：
不平衡数据分类,方法综述,数据通,不平衡分类,类重叠,少数类,不平衡问题,研究课题,和算,从优,数据预处理方法,过采样,欠采样,混合采样,特征选择,选择方法,基分类器,集成学习,分解技术,分类研究
AB值：
0.223561
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