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傳統(tǒng)的過(guò)采樣算法在處理多類(lèi)不平衡問(wèn)題時(shí)容易岀現(xiàn)過(guò)度泛化和類(lèi)別重疊，從而降低了分類(lèi)性能為了提高多類(lèi)不平衡學(xué)習(xí)性能，提出了一種利用采樣安全系數(shù)的多類(lèi)不平衡過(guò)采樣（ SSCMIC）算法。首先為了防止過(guò)度泛化，采用近鄰采樣安全系數(shù)為那些會(huì)造成過(guò)度泛化的鄰域分配一個(gè)較小的權(quán)重。然后考慮到樣本點(diǎn)的全局特性，采用反向近鄰采樣安全系數(shù)防止新合成的樣本點(diǎn)侵入到其他類(lèi)別區(qū)域，減輕類(lèi)別之間的重疊問(wèn)題。最后以C45決策樹(shù)作為基分類(lèi)器，將 SSCMIO算法與7種典型的過(guò)采樣算法進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn)。在16個(gè)公開(kāi)的真實(shí)數(shù)據(jù)集上， SSCMIO算法在準(zhǔn)確率、召回率、F- measure、MG、MAUC這5個(gè)指標(biāo)上均能取得11個(gè)以上的最優(yōu)值，在5個(gè)指標(biāo)上最大提升分別是0.4818、03053、0.3420、0.2664、0.1307。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明 SSCMIC算法相比其他7種算法可以取得更好的分類(lèi)性能。
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