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申请/专利权人：昆明理工大学
摘要：本发明涉及一种基于密度及复杂度的不平衡数据集采样方法，属于数据分类技术领域。本发明首先对少数类样本的分布情况进行量化，并将其定义为样本的复杂度。通过密度峰值聚类算法对少数类样本进行聚类，根据每个子簇的密度和分布情况确定子簇的采样倍率，并以簇内样本的复杂度为指导选出基准样本和辅助样本，最后在基准样本和辅助样本之间随机插入新的样本。本发明通过对样本的分布情况进行量化，并在采样倍率确定阶段同时考虑了样本的数量和复杂度，在样本生成阶段以复杂度为指导生成新样本，有效地提高了对新样本的利用率。
主权项：1.一种基于密度及复杂度的不平衡数据集采样方法，其特征在于：所述数据集为Abalone数据集；Step1：计算少数类样本的密度和复杂度；Step2：对少数类样本进行聚类；Step3：针对聚类后的每个子簇，分别计算出簇密度和簇复杂度，并以此计算出簇的密度权重和簇的复杂度权重；Step4：计算各子簇的采样权重和采样倍率；Step5：分别在各子簇中按照子簇的采样倍率，以样本复杂度为指导选取基准样本和辅助样本，并在选取的基准样本和辅助样本之间随机插入新样本；所述Step5具体为：Step5.1：以少数类样本的复杂度与其所在簇的复杂度之比为选取概率，按概率选取基准样本；Step5.2：对选中的基准样本查询其k近邻；Step5.3：将k近邻中的样本以其复杂度与所有k近邻样本的复杂度之和的比值作为选取概率，按概率选取辅助样本；Step5.4：在基准样本和辅助样本之间随机插入新样本；Step5.5：重复上述步骤，直至所有簇都生成与采样倍率数量相等的新样本。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 昆明理工大学 一种基于密度及复杂度的不平衡数据集采样方法
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