多类不平衡数据分类方法综述
Survey of multi-class imbalanced data classification methods
北方民族大学 计算机科学与工程学院, 银川 750021
摘要
现实中许多领域产生的数据通常具有多个类别并且是不平衡的。在多类不平衡分类中，类重叠、噪声和多个少数类等问题降低了分类器的能力，而有效解决多类不平衡问题已经成为机器学习与数据挖掘领域中重要的研究课题。根据近年来的多类不平衡分类方法的文献，从数据预处理和算法级分类方法两方面进行了分析与总结，并从优缺点和数据集等方面对所有算法进行了详细分析。在数据预处理方法中，介绍了过采样、欠采样、混合采样和特征选择方法，对使用相同数据集算法的性能进行了比较。从基分类器优化、集成学习和多类分解技术三个方面对算法级分类方法展开介绍和分析。最后对多类不平衡数据分类研究领域的未来发展方向进行总结归纳。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62062004)
宁夏自然科学基金资助项目(2020AAC03216,2022AAC03279)
北方民族大学研究生创新项目(YCX22191)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.03.0198
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第12期
所属栏目: 综述评论
出版页码: 3534-3545
文章编号: 1001-3695(2022)12-002-3534-12
发布历史
[2022-07-08] 优先出版
[2022-12-05] 印刷出版
引用本文
李昂, 韩萌, 穆栋梁, 等. 多类不平衡数据分类方法综述 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (12): 3534-3545. (Li Ang, Han Meng, Mu Dongliang, et al. Survey of multi-class imbalanced data classification methods [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (12): 3534-3545. )
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
《计算机应用研究》创刊于1984年，是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。
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