典型文献
一种多数类权重自适应的少数类过采样算法
文献摘要：
面对数据集的不平衡问题,提出一种改进的少数类过抽样方法.首先识别少数类样本,然后计算样本和最近的多数类样本的欧几里得距离,从而获得每个少数类样本权重,最后结合聚类方法生成少数类合成样本,以保证合成的少数类样本质量.实验表明,在多个评估度量上,本算法比传统过采样方法在处理不平衡学习问题上更好.
文献关键词：
过采样;不平衡数据集;欧几里得距离;合成样本
中图分类号：
作者姓名：
曹兰
作者机构：
漳州职业技术学院 电子信息学院,福建 漳州 363000
文献出处：
引用格式：
[1]曹兰-.一种多数类权重自适应的少数类过采样算法)[J].宁德师范学院学报（自然科学版）,2022(04):371-377
A类：
B类：
权重自适应,少数类,过采样,采样算法,不平衡问题,抽样方法,欧几里得距离,样本权重,聚类方法,合成样本,采样方法,不平衡学习,学习问题,不平衡数据集
AB值：
0.320547
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