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DBSCAN和逻辑回归混合策略方法在锅炉燃烧故障诊断中的应用 被引量：1
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作者 谢春 《应用科技》 CAS 2022年第3期101-105,共5页
二分类问题中的样本不平衡会导致传统分类算法不能很好地对数据进行分类,为解决这一问题,本文采用DBSCAN聚类算法和逻辑回归相结合的混合策略,该策略通过DBSCAN算法将二分类问题转化为多分类问题以平衡数据集,然后采用逻辑回归one-vs-on... 二分类问题中的样本不平衡会导致传统分类算法不能很好地对数据进行分类,为解决这一问题,本文采用DBSCAN聚类算法和逻辑回归相结合的混合策略,该策略通过DBSCAN算法将二分类问题转化为多分类问题以平衡数据集,然后采用逻辑回归one-vs-one分类模型,实现对不平衡样本的有效分类,有效消除样本不平衡问题对分类精度的影响。该方法在锅炉燃烧故障诊断的实验结果表明,相比传统的解决样本不平衡问题的方法,DBSCAN结合逻辑回归的混合策略方法具有更好的分类性能,能有效提高分类精度。 展开更多
关键词 二分类 样本不平衡 DBSCAN算法 逻辑回归 one-vs-one 混合策略 故障诊断 锅炉燃烧
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