[发明专利]一种不平衡数据的分类方法

摘要

本发明公开了一种不平衡数据的分类方法，包括对不平衡数据的训练样本集进行学习，得到第一分类决策函数和第二分类决策函数；通过所述第一分类决策函数和第二分类决策函数分别得到第一隶属度和第二隶属度；根据所述第一隶属度和第二隶属度得到分类决策函数；确定所述不平衡数据的测试样本集中的第二重叠区样本集的样本；根据所述分类决策函数对所述第二重叠区样本集的样本进行分类。

主权项

一种不平衡数据的分类方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：对不平衡数据的训练样本按所占训练样本集的比例分为：第一类训练样本集和第二类训练样本集，这些样本组成的集合为第一重叠区样本集，通过对所述第一重叠区样本集进行学习，得到第一分类决策函数和第二分类决策函数；通过所述第一分类决策函数和第二分类决策函数分别得到第一隶属度和第二隶属度；根据所述第一隶属度和第二隶属度得到分类决策函数；确定所述不平衡数据的测试样本集中的第一重叠区样本集的样本；根据所述分类决策函数对所述第一重叠区样本集的样本进行分类；所述通过所述第一分类决策函数和第二分类决策函数分别得到第一隶属度和第二隶属度包括：分别通过所述第一分类决策函数和第二分类决策函数对所述第一类训练样本集和第二类训练样本集中的样本进行判定，将同属于所述第一类训练样本集和第二类训练样本集的样本组成第一重叠区样本集，并分别计算所述第一重叠区样本集中的样本属于所述第一类训练样本集的第一隶属度和属于所述第二类训练样本集的第二隶属度；所述第一隶属度的计算过程为：其中：为第一隶属度，表示第一重叠区样本集中的样本xi属于所述第一类训练样本集的概率；A代表所述第一类训练样本集；为第一重叠区样本集中的样本xi到第一类训练样本集对应的最小超球体的球心距离与半径的比值；为第一重叠区样本集中的样本xi到第二类训练样本集对应的最小超球体的球心距离与半径的比值；所述第二隶属度的计算过程为：其中：为第二隶属度，表示第一重叠区样本xi属于所述第二类训练样本集的概率；B代表所述第二类训练样本集。