[发明专利]一种基于聚类下采样的不平衡数据分类方法在审
| 申请号： | 201710784810.4 | 申请日： | 2017-09-04 |
| 公开（公告）号： | CN107688831A | 公开（公告）日： | 2018-02-13 |
| 发明（设计）人： | 曹路 | 申请（专利权）人： | 五邑大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙)11350 | 代理人： | 汤东凤 |
| 地址： | 529020 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于聚类下采样的不平衡数据分类方法，该方法包括下述步骤对训练集的多类样本利用快速搜索和发现密度峰值聚类算法进行聚类，获得聚类结果，将训练集中的多类样本分为N簇；将训练集中多类样本的每一簇样本与训练集中的少类样本构成新的样本集，并用支持向量机分类，获得训练集中多类样本的支持向量；抽取每一簇的支持向量和训练集中的少类样本一起构成新的训练集；将新的训练集通过支持向量机进行训练，并通过交叉验证集进行性能评估。本发明不仅能缩短分类器的训练时间，而且在不危害多类样本识别率的情况下提高少类样本的识别率，提高分类器的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 聚类下 采样 不平衡 数据 分类 方法 | ||
【主权项】：
一种基于聚类下采样的不平衡数据分类方法，其特征在于，包括下述步骤：（1）将不平衡数据集分为训练集和交叉验证集两部分；（2）从训练集中提取出多类样本和少类样本；（3）对训练集的多类样本利用快速搜索和发现密度峰值聚类算法进行聚类，获得聚类结果，将训练集中的多类样本分为N簇；（4）将训练集中多类样本的每一簇样本与训练集中的少类样本构成新的样本集，并用支持向量机分类，获得训练集中多类样本的支持向量；（5）抽取每一簇的支持向量和训练集中的少类样本一起构成新的训练集；（6）将新的训练集通过支持向量机进行训练，并通过交叉验证集进行性能评估。
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