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一种基于模糊C-均值聚类的欠采样集成不平衡数据分类算法 标题:基于模糊C-均值聚类的欠采样集成不平衡数据分类算法 摘要: 不平衡数据分类问题是在机器学习领域中广泛存在的一个挑战性问题。对于不平衡数据集,常规的分类算法在学习过程中会对多数类样本过度拟合,使得少数类样本的分类性能受到限制。为解决这一问题,本文提出了一种基于模糊C-均值聚类的欠采样集成算法。该算法通过利用聚类技术找到数据集中的潜在簇结构,并结合欠采样方法进行样本平衡,从而提升分类性能。实验证明,该算法在处理不平衡数据集上具有较高的分类准确性和稳定性。 1.引言 不平衡数据集是指在分类问题中,不同类别的样本数量相差悬殊,其中一类样本数量远远多于另一类样本数量。例如,在金融欺诈检测、医学诊断和设备故障预测等领域中,往往需要处理不平衡的数据集。对于传统的分类算法而言,由于倾向于学习多数类样本,无法有效处理不平衡数据的问题,导致最终分类结果偏向多数类。 2.模糊C-均值聚类 模糊C-均值聚类(FuzzyC-Means,FCM)是一种常用的无监督学习算法,它通过迭代寻找数据中的簇结构,将样本划分为不同的类别。FCM算法的基本思想是通过最小化目标函数,将数据映射到具有“模糊”隶属度的类别中,从而产生软性划分。 3.欠采样集成不平衡数据分类算法 本文提出的算法主要包含以下步骤: 3.1数据预处理 通过对原始数据进行预处理,去除异常值、填充缺失值等,提高数据质量。 3.2模糊C-均值聚类 对预处理后的数据进行模糊C-均值聚类,得到数据集中的潜在簇结构。通过引入模糊隶属度,能够更好地刻画数据的分布情况。 3.3簇中心选择 根据聚类结果,选择每个聚类簇中的代表性样本作为参考点。这些参考点具有较高的可信度,可以更好地表达聚类簇的特征。 3.4欠采样 根据选定的参考点,利用欠采样方法从多数类样本中选择一个更合适的子集进行下一步分类。 3.5分类模型训练 将欠采样后的数据集作为训练集,利用分类算法进行模型训练。 3.6分类性能评估 使用各种评估指标(如准确率、召回率、F1值等)对分类模型进行性能评估,比较不平衡数据分类算法的效果。 4.实验与结果分析 本文利用UCI机器学习库中的多个不平衡数据集进行实验,比较了提出的算法与其他常用的不平衡数据分类算法的分类性能。实验结果表明,本文提出的算法在处理不平衡数据集上具有较高的分类准确性和稳定性。 5.结论 本文提出了一种基于模糊C-均值聚类的欠采样集成不平衡数据分类算法。该算法通过聚类技术找到数据集中的潜在簇结构,并利用欠采样方法进行样本平衡。实验结果表明,该算法在处理不平衡数据集上具有较高的分类准确性和稳定性,具有一定的实用性和推广价值。 参考文献: [1]He,H.,&Garcia,E.A.(2009).Learningfromimbalanceddata.IEEETransactionsonKnowledgeandDataEngineering,21(9),1263-1284. [2]Bezdek,J.C.(1981).PatternRecognitionwithFuzzyObjectiveFunctionAlgorithms.PlenumPress,NewYork. [3]Kubat,M.,&Matwin,S.(1997).Addressingthecurseofimbalancedtrainingsets:One-sidedselection.InICML,179-186. 关键词:不平衡数据分类、欠采样、模糊C-均值聚类、聚类簇、性能评估