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数据挖掘分类算法优化非平衡采样样本的研究与应用
被引量:
3
1
作者
吴琼
周维民
李运田
《工业控制计算机》
2014年第2期63-64,78,共3页
主要是针对采样过程中的非平衡数据进行处理、分类,改变传统算法在其处理过程中的分类倾向性。结合数据挖掘中多种分类算法构建的混合模型进行分类处理非平衡采样数据,并将优化的结果进行比较。
关键词
分类算法
非平衡性
adaboost
randomforests
svm
roc
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题名
数据挖掘分类算法优化非平衡采样样本的研究与应用
被引量:
3
1
作者
吴琼
周维民
李运田
机构
上海大学机电工程与自动化学院
出处
《工业控制计算机》
2014年第2期63-64,78,共3页
文摘
主要是针对采样过程中的非平衡数据进行处理、分类,改变传统算法在其处理过程中的分类倾向性。结合数据挖掘中多种分类算法构建的混合模型进行分类处理非平衡采样数据,并将优化的结果进行比较。
关键词
分类算法
非平衡性
adaboost
randomforests
svm
roc
Keywords
classification algorithm
,
unbalanced sampling data
,
adaboost
,
randomforests
,
svm
,
roc
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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作者
出处
发文年
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1
数据挖掘分类算法优化非平衡采样样本的研究与应用
吴琼
周维民
李运田
《工业控制计算机》
2014
3
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