【摘 要】
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现实世界中广泛存在不平衡数据,其分类问题是数据挖掘和机器学习的一个研究热点.欠抽样是处理不平衡数据集的一种常用方法,其主要思想是选取多数类样本中的一个子集,使数据集
【机 构】
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重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61272060);教育部人文社科规划基金项目(15XJA630003);重庆市教委科学技术研究项目(KJ1500416);重庆市自然科学基金项目(CSTC2013jjB40003)~~
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现实世界中广泛存在不平衡数据,其分类问题是数据挖掘和机器学习的一个研究热点.欠抽样是处理不平衡数据集的一种常用方法,其主要思想是选取多数类样本中的一个子集,使数据集的样本分布达到平衡,但其容易忽略多数类中部分有用信息.为此提出了一种基于样本权重的欠抽样方法KAcBag（K-means AdaCost bagging）,该方法引入了样本权重来反映样本所处的区域,首先根据各类样本的数量初始化各样本权重,并通过多次聚类对各个样本的权重进行修改,权重小的多数类样本即处于多数类的中心区域;然后按权重大小对多数类样本
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