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傳統(tǒng)的過采樣算法在處理多類不平衡問題時容易岀現(xiàn)過度泛化和類別重疊，從而降低了分類性能為了提高多類不平衡學習性能，提出了一種利用采樣安全系數的多類不平衡過采樣（ SSCMIC）算法。首先為了防止過度泛化，采用近鄰采樣安全系數為那些會造成過度泛化的鄰域分配一個較小的權重。然后考慮到樣本點的全局特性，采用反向近鄰采樣安全系數防止新合成的樣本點侵入到其他類別區(qū)域，減輕類別之間的重疊問題。最后以C45決策樹作為基分類器，將 SSCMIO算法與7種典型的過采樣算法進行了對比實驗。在16個公開的真實數據集上， SSCMIO算法在準確率、召回率、F- measure、MG、MAUC這5個指標上均能取得11個以上的最優(yōu)值，在5個指標上最大提升分別是0.4818、03053、0.3420、0.2664、0.1307。實驗結果表明 SSCMIC算法相比其他7種算法可以取得更好的分類性能。
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