一种结合聚类和采样策略的不平衡数据分类算法



一种结合聚类和采样策略的不平衡数据分类算法

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一种结合聚类和采样策略的不平衡数据分类算法

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
第1章绪论	第8-14页
1.1 研究背景和意义	第8-9页
1.2 国内外研究现状与分析	第9-12页
1.3 本文的主要内容和结构安排	第12-14页
1.3.1 本文主要内容	第12-13页
1.3.2 本文结构具体安排	第13-14页
第2章相关理论基础	第14-24页
2.1 集成学习方法概述	第14-17页
2.1.1 Adaboost算法	第15-16页
2.1.2 集成学习的应用	第16-17页
2.2 支持向量机	第17-22页
2.2.1 支持向量机基本原理	第17-20页
2.2.2 Adaboost与SVM结合	第20-21页
2.2.3 不平衡分类对SVM分类效果的影响	第21-22页
2.3 本章小结	第22-24页
第3章结合聚类和采样策略的不平衡分类算法	第24-32页
3.1 算法设计	第24-25页
3.2 MSSC-Adaboost算法	第25-31页
3.2.1 基于聚类方法的负类聚类簇	第25页
3.2.2 Adaboost-SVM子训练集选取改进	第25-27页
3.2.3 MSSC-Adaboost	第27-31页
3.3 本章小结	第31-32页
第4章实验结果与分析	第32-44页
4.1 实验数据集	第32-33页
4.2 不平衡分类评判标准	第33-34页
4.2.1 查全率和查准率	第33页
4.2.2 G-mean	第33页
4.2.3 F-measure	第33-34页
4.2.4 AUC评价标准	第34页
4.3 数据集仿真实验	第34-40页
4.3.1 UCI数据集实验参数详细设计	第34-35页
4.3.2 电信交叉融合数据提取	第35页
4.3.3 UCI数据集仿真实验结果	第35-39页
4.3.4 仿真实验结果对比分析	第39-40页
4.4 MSSC-Adaboost在电信交叉融合数据的应用	第40-43页
4.4.1 交叉融合场景描述	第40页
4.4.2 建模步骤	第40-41页
4.4.3 MSSC-Adaboost算法在电信融合数据的应用	第41页
4.4.4 客户信息挖掘实验结果对比分析	第41-43页
4.5 本章小结	第43-44页
第5章总结与展望	第44-46页
5.1 工作总结	第44-45页
5.2 工作展望	第45-46页
致谢	第46-47页
参考文献	第47-51页
附录1 攻读硕士学位期间发表的论文	第51-52页
附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目	第52-53页
详细摘要	第53-57页

本篇论文共57页，点击这进入下载页面。

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