非平衡数据分类问题的模糊规则权重方法研究

"一种新的模糊规则权重方法的非平衡数据分类问题的研究" 本文研究了非平衡数据分类问题，提出了新的模糊规则权重方法来解决传统分类算法在处理非平衡数据集时少数类分类准确率较低的问题。 首先，文章指出传统分类算法在处理非平衡数据集时存在的问题，即少数类分类准确率较低。然后，文章提出了新的模糊规则权重方法，该方法引入了加权系数和样本分布函数来计算模糊规则权重。这种方法可以加强类间的对比度和差异性，削弱类内差距。 接着，文章将该权重方法与Chi et al规则生成算法和模糊分类推理模型结合，形成新的分类算法，并对UCI数据集进行了Matlab对比研究。实验结果验证了该算法的可靠性与有效性。 本文的主要贡献在于提出了新的模糊规则权重方法，解决了非平衡数据分类问题，并且该方法可以提高分类准确率。同时，本文也为数据预处理和分类算法的研究提供了新的思路和方法。 知识点： 1. 非平衡数据分类问题：传统分类算法在处理非平衡数据集时存在的问题，即少数类分类准确率较低。 2. 模糊规则权重方法：引入加权系数和样本分布函数来计算模糊规则权重，解决非平衡数据分类问题。 3. 加权系数：用于计算模糊规则权重的参数，能够加强类间的对比度和差异性，削弱类内差距。 4. 样本分布函数：用于计算模糊规则权重的参数，能够反映类间的分布特征。 5. Chi et al规则生成算法：一种基于规则的分类算法，能够生成分类规则。 6. 模糊分类推理模型：一种基于模糊逻辑的分类模型，能够处理非平衡数据分类问题。 7. 数据预处理：对数据进行预处理，以提高分类算法的性能。 8. 分类准确率：评价分类算法性能的指标之一，指的是分类正确的样本数量占总样本数量的比例。 本文提出了新的模糊规则权重方法，解决了非平衡数据分类问题，并且该方法可以提高分类准确率。本文的研究结果为数据预处理和分类算法的研究提供了新的思路和方法。