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基于NKSMOTE算法的非平衡数据集分类方法
基于NKSMOTE算法的非平衡数据集分类方法
摘要：随着机器学习的快速发展，非平衡数据集分类成为一个重要的挑战。非平衡数据集中的类别不平衡导致传统分类算法在少数类别上表现较差。为了解决这个问题，本论文提出了一种基于NKSMOTE算法的非平衡数据集分类方法。该方法利用SMOTE算法生成合成样本来平衡数据集，并使用K近邻算法进行分类。实验证明，该方法不仅能够有效地提高分类器的性能，还具有一定的鲁棒性和稳定性。
关键词：非平衡数据集；分类方法；NKSMOTE算法；SMOTE算法；K近邻算法
1.引言
非平衡数据集是指在分类问题中各个类别的样本数量不均衡的数据集。例如，在金融领域的信用评估中，好客户的数量通常远大于坏客户的数量。然而，大多数分类算法都是基于样本数量相等的假设，这导致在少数类别上的分类性能较差。因此，非平衡数据集分类成为机器学习中的一个重要问题。
2.相关工作
在过去的几十年中，已经提出了许多解决非平衡数据集分类问题的方法。常用的方法包括欠采样、过采样和集成学习等。欠采样方法通过减少多数类样本的数量来平衡数据集，但可能会导致信息损失。过采样方法通过增加少数类样本的数量来平衡数据集，但可能会导致过拟合问题。集成学习方法将多个分类器集成起来，以提高分类性能。然而，这些方法都存在着一定的局限性。
3.NKSMOTE算法
为了解决传统的SMOTE算法在生成合成样本时可能导致数据重叠的问题，本文提出了一种改进的NKSMOTE算法。NKSMOTE算法首先计算每个少数类样本的k个最近邻样本，然后利用这些最近邻样本生成合成样本。与传统的SMOTE算法不同，NKSMOTE算法将合成样本生成在特征空间的边界上，以避免重叠现象的发生。
4.非平衡数据集分类方法
本文提出的非平衡数据集分类方法由两个步骤组成：数据平衡和分类。
4.1数据平衡
首先，利用NKSMOTE算法生成合成样本来平衡数据集。NKSMOTE算法的步骤如下：
（1）计算每个少数类样本的k个最近邻样本；
（2）对于每个少数类样本，选择其中一个最近邻样本，并计算合成样本的向量；
（3）将合成样本添加到少数类样本中，形成平衡后的数据集。
4.2分类
在数据平衡后，我们使用K近邻算法进行分类。K近邻算法是一种常用的分类算法，基于样本之间的距离进行分类。算法步骤如下：
（1）计算每个测试样本与训练样本之间的距离；
（2）选择离测试样本最近的k个训练样本；
（3）根据k个训练样本的标签进行投票，得到测试样本的预测标签。
5.实验结果与分析
我们在多个公开的非平衡数据集上进行了实验，与其他方法进行了比较。实验结果表明，本文提出的非平衡数据集分类方法在大多数数据集上都取得了较好的分类性能。此外，我们还进行了参数调优实验，结果显示本文方法对参数的选择鲁棒性较好。
6.结论
本论文提出了一种基于NKSMOTE算法的非平衡数据集分类方法。实验结果表明，该方法能够有效地提高分类器的性能，具有一定的鲁棒性和稳定性。未来的研究可以进一步探索如何进一步优化NKSMOTE算法，并将其应用于其他机器学习任务中。
参考文献：
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