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《一種基于重取樣的代價(jià)敏感學(xué)習(xí)算法_谷瓊》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、ＣＮ４３－１２５８／ＴＰ計(jì)算機(jī)工程與科學(xué)２０１１年第３３卷第９期ＩＳＳＮ１００７－１３０ＸＣＯＭＰＵＴＥＲＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧ＆ＳＣＩＥＮＣＥＶｏｌ．３３，Ｎｏ．９，２０１１文章編號(hào)：１００７－１３０Ｘ（２０１１）０９－０１３０－０６＊一種基于重取樣的代價(jià)敏感學(xué)習(xí)算法ＡＮｏｖｅｌＣｏｓｔＳｅｎｓｉｔｉｖｅＬｅａｒｎｉｎｇＡｌｇｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄｏｎＲｅ－ｓａｍｐｌｉｎｇ谷瓊，袁磊，寧彬，熊啟軍，華麗，李文新ＧＵＱｉｏｎｇ，ＹＵＡＮＬｅｉ，ＮＩＮＧＢｉｎ，ＸＩＯＮＧＱｉ－ｊｕｎ，ＨＵＡＬｉ
2、，ＬＩＷｅｎ－ｘｉｎ（襄樊學(xué)院數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院，湖北襄陽４４１０５３）（ＳｃｈｏｏｌｏｆＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓａｎｄＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，ＸｉａｎｇｆａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉａｎｇｙａｎｇ４４１０５３，Ｃｈｉｎａ）摘要：大多數(shù)非均衡數(shù)據(jù)集的研究集中于純重構(gòu)數(shù)據(jù)集或者純代價(jià)敏感學(xué)習(xí)，本文針對(duì)數(shù)據(jù)集類分布非均衡和不相等誤分類代價(jià)往往同時(shí)發(fā)生這一事實(shí)，提出了一種以最小誤分類代價(jià)為目標(biāo)的基于混合重取樣的代價(jià)敏感學(xué)習(xí)算法。該算法將兩種不同類型解決方案有機(jī)地融合在一起，先用樣本類空間重構(gòu)的方法使原始數(shù)據(jù)集的兩類數(shù)據(jù)達(dá)到基本均衡，然后再引入代價(jià)敏感學(xué)習(xí)算法進(jìn)行分類，能提高少數(shù)類分類精
3、度，同時(shí)有效降低總的誤分類代價(jià)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了該算法在處理非均衡類問題時(shí)比傳統(tǒng)算法要優(yōu)越。Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｍｏｓｔｓｔｕｄｉｅｓｏｎｔｈｅｉｍｂａｌａｎｃｅｄｄａｔａｓｅｔｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｆｏｃｕｓｏｎｔｈｅｄｉｓｃｕｓｓｉｏｎｏｆｒｅ－ｓａｍ－ｐｌｉｎｇｏｒｃｏｓｔ－ｓｅｎｓｉｔｉｖｅｌｅａｒｎｉｎｇｓｙｓｔｅｍｓｔｈｅｍｓｅｌｖｅｓ；ｈｏｗｅｖｅｒ，ｔｈｅｆａｃｔｔｈａｔｔｈｅｃｏｓｔｓｏｆｉｍｂａｌａｎｃｅｄｃｌａｓｓｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎａｎｄｕｎｅｑｕａｌｍｉｓｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｅｒｒｏｒｓａｌｗａｙｓｏｃｃｕｒｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓｌｙｉｓｎｅｇｌｅ
4、ｃｔｅｄ．Ｗｅｐｒｏｐｏｓｅａｎｏｖｅｌｃｏｓｔｓｅｎｓｉｔｉｖｅｌｅａｒｎｉｎｇ（ＣＳＬ）ａｌｇｏｒｉｔｈｍｗｈｉｃｈｃｏｍｂｉｎｅｓｔｈｅｍｅｔｈｏｄｓｏｆｒｅ－ｓａｍｐｌｉｎｇａｎｄｔｈｅＣＳＬｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｔｏｇｅｔｈｅｒｉｎｏｒｄｅｒｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｍｉｓｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｏｆｉｍｂａｌａｎｃｅｄｄａｔａｓｅｔ．Ｏｎｏｎｅｈａｎｄ，ｔｈｅｒｅ－ｓａｍｐｌｉｎｇｔｅｃｈｎｉｑｕｅａｌｌｏｗｓｔｈｅｂａｌａｎｃｅｄｄａｔａｓｅｔｓｂｙｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｎｇｂｏｔｈｔｈｅｍａｊｏｒｉｔｙａｎｄｔｈｅｍｉ－ｎｏｒｉｔｙｃｌａｓｓ．Ｏｎｔｈｅｏｔｈｅ
5、ｒｈａｎｄ，ｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｉｓｐｅｒｆｏｒｍｅｄｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｍｉｎｉｍａｌｍｉｓｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｃｏｓｔｂｕｔｎｏｔｔｈｅｍａｘｉｍａｌａｃｃｕｒａｃｙ．Ｈｅｒｅｔｈｅｍｉｓｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｃｏｓｔｆｏｒｔｈｅｍｉｎｏｒｉｔｙｃｌａｓｓｉｓｍｕｃｈｈｉｇｈｅｒｔｈａｎｔｈｅｍｉｓｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｃｏｓｔｆｏｒｔｈｅｍａｊｏｒｉｔｙｃｌａｓｓ．Ａｃｏｓｔ－ｓｅｎｓｉｔｉｖｅｌｅａｒｎｉｎｇｐｒｏｃｅｄｕｒｅｉｓｔｈｅｎｃｏｎｄｕｃ－ｔｅｄｆｏｒｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈ
6、ａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｃａｎｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉ－ｃａｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙａｎｄｄｅｃｒｅａｓｅｔｈｅｍｉｓｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｃｏｓｔｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ，ａｎｄｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｓｕｐｅｒｉｏｒｔｏｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌａｌｇｏｒｉｔｈｍｓａｓｆｏｒｄｅａｌｉｎｇｗｉｔｈｔｈｅｉｍｂａｌａｎｃｅｄｐｒｏｂｌｅｍ．關(guān)鍵詞：分類；非均衡數(shù)據(jù)集；混合重取樣；代價(jià)敏感學(xué)習(xí)Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ；ｉｍｂａｌａｎｃｅｄｄａｔａｓｅｔ；ｈｙｂｒｉｄｒｅ－ｓａｍｐｌｉｎｇ；ｃｏｓｔｓｅｎｓｉｔｉｖｅｌｅａｒｎｉｎｇｄ
7、ｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００７－１３０Ｘ．２０１１．０９．０２３中圖分類號(hào)：ＴＰ３０１．６文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：Ａ＊收稿日期：２０１１－０５－２０；修訂日期：２０１１－０７－２６基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（６１０７５０６３）；國(guó)家８６３計(jì)劃資助項(xiàng)目（２００９ＡＡ１２Ｚ１１７）；湖北省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（２０１０ＣＤＢ０５２０１）；湖北省教育廳中青年項(xiàng)目（Ｑ２０１１２６０４）通訊地址：４４１０５３湖北省襄陽市
