基于样本特性的新型过采样SVM分类算法研究

基于不平衡数据样本特性的新型过采样SVM分类算法 本文介绍了一种基于样本特性的新型过采样方式，旨在解决传统采样方式的准确率和鲁棒性不够明显的问题。该方法首先对原始数据集进行距离带的划分，然后提出一种改进的基于样本特性的自适应变邻域Smote算法，在每个距离带的少数类样本中进行新样本的合成。最后利用SVM分类器进行实验验证，结果表明：在6类不平衡数据集中，应用新型过采样SVM算法，相比已有的采样方式，少(多)数类样本的分类准确率均有明显提高，且算法具有更强的鲁棒性。 在数据挖掘和机器学习领域中，不平衡数据集是指正负类样本之间存在明显差异的数据集，例如Pima-Indians数据集。这种不平衡数据集会导致传统采样方式的准确率和鲁棒性不够明显，欠采样容易丢失重要的样本信息，而过采样容易引入冗杂信息。因此，提出一种基于样本特性的新型过采样方式，以提高分类准确率和鲁棒性。 该方法的主要步骤包括： 1. 对原始数据集进行距离带的划分，划分出不同的距离带。 2. 在每个距离带的少数类样本中进行新样本的合成，使用改进的基于样本特性的自适应变邻域Smote算法。 3. 将新合成的样本与原始样本结合，构成新的数据集。 4. 使用SVM分类器对新的数据集进行分类，评估分类准确率和鲁棒性。 实验结果表明，基于样本特性的新型过采样SVM算法在6类不平衡数据集中比已有的采样方式具有更高的分类准确率和鲁棒性。该方法可以广泛应用于不平衡数据集的分类问题中，提高分类模型的准确率和鲁棒性。 该方法的优点包括： 1. 提高分类准确率：基于样本特性的新型过采样方式可以提高少数类样本的分类准确率，减少分类错误。 2. 提高鲁棒性：该方法可以提高分类模型的鲁棒性，减少过拟合和欠拟合的可能性。 3. 广泛应用：该方法可以广泛应用于不平衡数据集的分类问题中，提高分类模型的准确率和鲁棒性。 本文提出了一种基于样本特性的新型过采样方式，旨在解决传统采样方式的准确率和鲁棒性不够明显的问题。实验结果表明，基于样本特性的新型过采样SVM算法可以提高分类准确率和鲁棒性，具有广泛的应用前景。