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為進一步弱化數(shù)據(jù)不均衡對分類算法的束縛，從數(shù)據(jù)集區(qū)域分布特性著手，提出了不均衡數(shù)據(jù)集上基于子域學習的復合分類模型。子域劃分階段，擴展支持向量數(shù)據(jù)描述（ SVDD）算法給出類的最小界定域，劃分出城內密集區(qū)與域外稀疏區(qū)。借鑒不同類存在相似樣本的類重疊概念，對邊界樣本進行搜索，組合構成重疊域。子域清理階段，基于鄰近算法（KNN）的鄰近性假設，結合不同域的密疏程度，設置樣本有效性參數(shù)，對域內樣本逐個檢測以清理噪聲。各子域隔離參與分類建模，按序組合產生出用于不均衡數(shù)據(jù)集的復合分類器CCRD。在相似算法對比以及代價敏感MetaCost對比中，CCRD對正類的正確分類改善明顯，且未加重負類誤判；在SMOTE抽樣比較中，CCRD改善了負類的誤判情形，且未影響正類的正確分類；在五類數(shù)據(jù)集的逐個比較中，CCRD分類性能均有提升，在Haberman_sur的正類分類性能提升上尤為明顯。結果表明，基于子域學習的復合分類模型的分類性能較好，是一種研究不均衡數(shù)據(jù)集的較有效的方法。
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