【摘 要】
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针对传统分类器对于非平衡数据的分类效果存在的问题,提出了一种基于高斯混合模型—期望最大化(GMM-EM)的对称翻转算法.该算法的核心思想是基于概率论中的“3σ法则”使数据
【机 构】
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大连海事大学理学院,辽宁 大连,116026
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针对传统分类器对于非平衡数据的分类效果存在的问题,提出了一种基于高斯混合模型—期望最大化(GMM-EM)的对称翻转算法.该算法的核心思想是基于概率论中的“3σ法则”使数据达到平衡.首先,利用高斯混合模型和EM算法得到多数类与少数类数据的密度函数;其次,以少数类数据的均值为对称中心,根据“3σ法则”确定多数类侵入少数类的翻转边界,进行数据翻转,同时剔除与翻转区间中少数类原始数据数据重复的点;此时,若两类数据不平衡,则在翻转区域内使用概率密度增强方法使数据达到平衡.最后,从UCI、KEEL数据库中选取的14组数据使用决策树分类器对平衡后的数据进行分类,实例分析表明了该算法的有效性.
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