典型文献
面向不平衡数据基于高斯混合聚类的SMOTE改进算法
文献摘要：
SMOTE算法对于不平衡数据集有较好的分类,但对于类内不平衡情况分类效果欠佳,针对此问题提出一种基于高斯混合模型聚类的SMOTE过采样算法.先利用GMM算法对少数类样本集进行聚类,再删除与聚类中心点重叠的冗余样本,最后根据不同聚簇进行SMOTE过采样,使数据最终平衡.将RF、SMOTE+RF、GMM-SMOTE+RF 3种算法在6组UCI标准的公开数据集上进行分类效果实验,结果表明该模型AUC值平均提高了6.09％,可有效平衡不平衡的数据集.
文献关键词：
GMM聚类;SMOTE算法;随机森林;肘部法则;不平衡数据集
中图分类号：
作者姓名：
陶叶辉;赵寿为
作者机构：
上海工程技术大学数理与统计学院,上海201620
文献出处：
引用格式：
[1]陶叶辉;赵寿为-.面向不平衡数据基于高斯混合聚类的SMOTE改进算法)[J].软件导刊,2022(05):110-114
A类：
SMOTE+RF
B类：
高斯混合聚类,改进算法,不平衡数据集,衡情,分类效果,高斯混合模型聚类,过采样,采样算法,GMM,少数类,样本集,删除,聚类中心,中心点,同聚,聚簇,UCI,公开数据集,肘部法则
AB值：
0.320166
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