邻域自适应SMOTE算法研究
Research on neighborhood adaptive SMOTE algorithm
北京石油化工学院 a. 信息工程学院; b. 人工智能研究院, 北京 102617
摘要
针对SMOTE（synthetic minority over-sampling technique）等基于近邻值的传统过采样算法在处理类不平衡数据时近邻参数不能根据少数类样本的分布及时调整的问题，提出邻域自适应SMOTE算法AdaN_SMOTE。为使合成数据保留少数类的原始分布，跟踪精度下降点确定每个少数类数据的近邻值，并根据噪声、小析取项或复杂的形状及时调整近邻值的大小；合成数据保留了少数类的原始分布，算法分类性能更佳。在KEEL数据集上进行实验对比验证，结果表明AdaN_SMOTE分类性能优于其他基于近邻值的过采样方法，且在有噪声的数据集中更有效。
关键词
基金项目
北京市属高校青年拔尖人才培育计划资助项目(CIT&TCD201704048)
北京市教委—市自然基金资助项目(KZ202110017025)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2020.08.0228
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第6期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1673-1677
文章编号: 1001-3695(2021)06-013-1673-05
发布历史
[2021-06-05] 印刷出版
引用本文
王芳, 吴文通, 张立立, 等. 邻域自适应SMOTE算法研究 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (6): 1673-1677. (Wang Fang, Wu Wentong, Zhang Lili, et al. Research on neighborhood adaptive SMOTE algorithm [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (6): 1673-1677. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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