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基于CPD-SMOTE的类不平衡数据分类算法研究
基于CPD-SMOTE的类不平衡数据分类算法研究
摘要：
随着数据科学和机器学习的迅速发展，类不平衡数据分类问题逐渐引起了研究者的关注。传统的分类算法在处理类不平衡数据时会产生偏斜现象，即对少数类样本的识别效果较差。本论文提出了一种基于CPD-SMOTE的类不平衡数据分类算法，通过引入改进的CPD-SMOTE算法改善数据集的分布，从而提升分类器的性能。
关键词：类不平衡数据、分类算法、CPD-SMOTE
1.引言
在现实世界的很多应用场景中，类不平衡数据是非常常见的。例如，医学诊断中的罕见病、金融欺诈检测以及在线广告点击率预测等问题都存在着类不平衡数据。由于类不平衡问题会导致分类器对少数类样本的识别能力降低，所以需要采用一种合适的分类算法来解决这个问题。
2.相关工作
目前，已经有很多研究者对类不平衡数据进行了深入研究，并提出了各种解决方法。常见的方法包括过采样方法、欠采样方法、集成方法等。过采样方法通过增加少数类样本数量来缓解类不平衡问题。SMOTE算法是其中一种经典的过采样方法，它通过插值的方法生成新的少数类样本。然而，传统的SMOTE算法存在着一些问题，比如容易产生噪声样本和重复样本。为了解决这些问题，CPD-SMOTE算法被提出，并取得了一些较好的实验结果。
3.CPD-SMOTE算法
CPD-SMOTE算法是一种改进的SMOTE算法，它引入了类别ProximityDegree（CPD）的概念来判断邻近样本的重要性。具体来说，算法首先计算每个样本的CPD值，然后按照CPD值进行排序。接下来，算法根据预先设定的k值选择最近邻的k个样本，并对它们进行插值生成新的样本。最后，生成的新样本被添加到原始数据集中，从而改善类别分布。
4.实验设计
为了验证基于CPD-SMOTE的类不平衡数据分类算法的有效性，我们选择了几个公开数据集进行实验。实验中，我们比较了传统的分类算法和基于CPD-SMOTE的分类算法在不同数据集上的性能差异。评价指标包括准确率、召回率、F1值等。
5.实验结果与分析
实验结果表明，基于CPD-SMOTE的分类算法在处理类不平衡数据时取得了较好的性能。相对于传统的分类算法，基于CPD-SMOTE的分类算法能够更好地识别少数类样本，并且整体的分类性能有所提升。此外，我们还发现在设置合适的k值的情况下，算法的性能会有进一步的提升。
6.结论与展望
本论文提出了一种基于CPD-SMOTE的类不平衡数据分类算法，通过引入改进的CPD-SMOTE算法改善数据集的分布，从而提升分类器的性能。实验结果表明，该算法能够有效地解决类不平衡数据分类问题，并且具有一定的泛化能力。未来的工作可以进一步研究如何改进CPD-SMOTE算法，以及如何结合其他的解决方法来提升分类器的性能。
参考文献：
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