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综合馆
基于LLRKNN算法的不平衡数据集分类应用
  • 摘要

    不平衡数据集的特点是类样本数量差异比较大,K近邻(K-Nearest Neighbor,KNN)算法在对这种数据集分类时,容易出现多数类偏向,即容易将少数类识别为多数类.LLRKNN算法是为了降低多数类偏向的影响,对K近邻样本进行重构得出权值,算法分类决策由K近邻样本的权值决定.实验结果表明,LLRKNN算法对不平衡数据集的性能优于KNN算法,具有更好的稳定性.

  • 作者

    温海标  WEN Hai-biao 

  • 作者单位

    广州工商学院,广东广州,510850

  • 刊期

    2018年36期

  • 关键词

    不平衡数据  分类  K近邻  重构 

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54.163.20.123