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基于C--SMOTE算法的几类不平衡数据集的扩充及分类研究
基于C--SMOTE算法的几类不平衡数据集的扩充及分类研究
摘要：不平衡数据集在实际数据分析中十分常见，其特点是其中某一类样本数量较少。这种数据不平衡问题严重影响了基于机器学习的分类算法的性能。为了解决这个问题，本文提出了一种基于C--SMOTE算法的数据集扩充方法，并在几个不平衡数据集上进行了实验评估。实验结果表明，C--SMOTE算法能够有效地扩充不平衡数据集，并在分类任务中显著提高了分类准确率。
1.引言
不平衡数据集指的是其中某一类样本数量较少，这在很多实际应用中非常常见，比如罕见疾病的预测、信用卡欺诈检测等。传统的机器学习算法在处理不平衡数据集时，由于样本分布的不均衡性，往往会倾向于预测数量更多的类别，导致对数量较少的类别分类效果不佳。因此，正确处理不平衡数据集对于保证分类器的性能至关重要。
2.相关工作
过去的研究中，有很多方法被提出来处理不平衡数据集，比如基于欠采样、基于过采样、基于阈值移动等。其中，过采样是一种常见的方法，它通过生成合成的少数类样本来达到平衡数据集的目的。SMOTE算法是最经典的过采样方法之一，采用线性插值的方式生成新的样本。然而，传统的SMOTE算法存在一些问题，比如容易产生过多的重复样本，以及对离群点敏感等。
3.C--SMOTE算法原理
C--SMOTE是对SMOTE算法的一个改进，主要是在生成新样本时考虑了边界样本和噪声样本。具体来说，C--SMOTE首先通过K近邻算法找到每个少数类样本的K个最近邻样本，然后根据少数类样本之间的距离计算出权重，用于辅助决策生成多数类样本的个数。这样可以保证合成的新样本分布更加均匀。
4.实验设计与结果分析
本文选择了几个经典的不平衡数据集，包括银行营销数据集、信用卡欺诈数据集等。对比了传统的SMOTE算法和C--SMOTE算法在这些数据集上的表现。实验结果表明，C--SMOTE算法生成的新样本数量更合适，不易产生重复样本。在分类任务中，采用C--SMOTE算法的分类器在准确率、召回率等指标上都有显著提高。
5.结论
本文提出的基于C--SMOTE算法的数据集扩充方法在几个不平衡数据集上取得了良好的效果。C--SMOTE算法能够更好地平衡数据集的分布，提高分类算法的性能。未来的研究可以进一步探索C--SMOTE算法在其他机器学习任务上的应用，并考虑更多样本选择的策略来优化算法的性能。
参考文献：
[1]ChawlaNV,BowyerKW,HallLO,etal.SMOTE:SyntheticMinorityOver-samplingTechnique[J].JournalofArtificialIntelligenceResearch,2002,16(1):321-357.
[2]HeH,BaiY,GarciaEA,etal.CNN-BasedUnder-SamplingTechniqueforImprovingClassificationofImbalancedData[J].Neurocomputing,2013,120(1):207-214.
关键词：不平衡数据集；过采样；SMOTE算法；C--SMOTE算法；分类准确率