10.3969/j.issn.1008-0171.2013.05.006
改进随机子空间与决策树相结合的不平衡数据分类方法
提出一种改进随机子空间与C4.5决策树算法相结合的分类算法.以C4.5算法构建决策树作为集成学习的基分类器,每次迭代初始,将SMOTE采样技术与随机子空间方法相结合,生成在特征空间和数据分布上差异明显的合成样例,为基分类器提供多样化的平衡训练数据集,采用绝大多数投票方法进行最终决策的融合输出.实验结果表明,该方法对少数类和多数类均具有较高的识别率.
不平衡数据分类、随机子空间方法、决策树、集成学习
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TP18(自动化基础理论)
佛山市科技发展专项资金项目2011AA100061;佛山市产学研专项资金项目2012HC100272;佛山市教育局智能评价指标体系研究项目DX20120220
2013-12-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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