基于混合采样的非平衡数据集分类研究



基于混合采样的非平衡数据集分类研究

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基于混合采样的非平衡数据集分类研究

论文目录
摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-8页
1 绪论	第8-11页
· 课题研究背景及意义	第8-9页
· 本文主要研究内容及创新点	第9页
· 本文的组织结构	第9-11页
2 非平衡数据集分类的研究综述	第11-22页
· 非平衡数据集分类的难点	第11-13页
· 非平衡数据集分类的相关研究	第13-18页
· 算法层面的方法	第13-16页
· 数据层面的方法	第16-18页
· 非平衡数据集分类的评价标准	第18-21页
· g-mean 准则	第19-20页
· F-value 准则	第20页
· ROC 曲线及 AUC 面积	第20-21页
· 本章小结	第21-22页
3 支持向量机和非平衡数据集学习	第22-30页
· 支持向量机分析	第22-26页
· 支持向量机	第22-24页
· 数据不均衡性对支持向量机的影响	第24-26页
· 非平衡数据集学习	第26-29页
· SMOTE 算法	第26-27页
· SMOTE 算法的不足之处	第27-29页
· 本章小结	第29-30页
4 基于混合采样的非平衡数据集分类模型设计	第30-42页
· 三种性质样本点定义	第30-33页
· 噪声点样本的处理	第33页
· 安全点样本的处理	第33-34页
· 危险点样本的处理	第34-38页
· 边界区域切割方法	第35-37页
· 边界区域切割方法与简单随机欠采样方法比较	第37-38页
· SVM-IMSA 算法	第38-41页
· SVM-IMSA 算法描述	第38-39页
· SVM-IMSA 算法伪代码	第39-40页
· SVM-IMSA 算法性能分析	第40-41页
· 本章小结	第41-42页
5 实验及结果分析	第42-50页
· 实验数据集	第42-43页
· 对比算法简单介绍	第43-44页
· 实验结果及性能分析	第44-49页
· 参数和对算法性能的影响	第44-45页
· 本文算法采样样本集对比	第45-46页
· 不同算法在非平衡数据集上的性能比较	第46-48页
· 不同比例程度下算法性能比较	第48-49页
· 本章小结	第49-50页
6 总结及展望	第50-52页
· 总结	第50页
· 进一步工作	第50-52页
致谢	第52-53页
参考文献	第53-56页
附录	第56页

本篇论文共56页，点击这进入下载页面。

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