非平衡数据集分类问题研究进展

被引：16

作者：

高嘉伟

梁吉业

机构：

[1] 山西大学计算智能与中文信息处理省部共建教育部重点实验室

来源：

计算机科学 | 2008年 / 04期

基金：

高等学校博士学科点专项科研基金;

关键词：

非平衡数据集; 分类; 算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论]; TP311.13 [];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ; 1201 ;

摘要：

非平衡数据集广泛存在于现实世界中,其分类问题已经成为目前数据挖掘领域中的一个研究热点。文章综述了非平衡数据集分类问题的评价方法及其常用分类算法,分析了目前存在的主要困难,并指出需进一步解决的几个问题。

引用

页码：10 / 13

页数：4

共 6 条

[1] 非平衡数据集Fisher线性判别模型 [J].

谢纪刚 ;

裘正定 .

北京交通大学学报, 2006, (05) :15-18

[2] 不平衡数据知识挖掘:类分布对支持向量机分类的影响 [J].

郑恩辉 ;

李平 ;

宋执环 .

信息与控制, 2005, (06) :703-708

[3] 样本数目不对称时的SVM模型 [J].

肖健华 ;

吴今培 .

计算机科学, 2003, (02) :165-167

[4]

Machine Learning for the Detection of Oil Spills in Satellite Radar Images[J] . Miroslav Kubat,Robert C. Holte,Stan Matwin.Machine Learning . 1998 (2)

[5] Adaptive fraud detection [J].

Fawcett, T ;

Provost, F .

DATA MINING AND KNOWLEDGE DISCOVERY, 1997, 1 (03) :291-316

[6]

On Evaluating Performance of Classifiers for Rare Classes .2 Joshi M V. Proc.of the2nd IEEE International Conference on Data Mining . 2002

← 1 →