面向不平衡数据分类的KFDA-Boosting算法
KFDA-Boosting algorithm oriented to imbalanced data classification
1. 上海理工大学 管理学院, 上海 200093
2. 上海财经大学 a. 信息管理与工程学院; b. 实验中心, 上海 200433
摘要
数据分布的不平衡性和数据特征的非线性增加了分类的困难，特别是难以识别不平衡数据中的少数类，从而影响整体的分类效果。针对该问题，结合KFDA（kernel Fisher discriminant analysis）能有效提取样本非线性特征的特性和集成学习中Boosting算法的思想，提出了KFDA-Boosting算法。为了验证该算法对不平衡数据分类的有效性和优越性，以G-mean值、少数类的查准率与查全率作为分类效果的评价指标，选取了UCI中10个数据集测试KFDA-Boosting算法性能，并与支持向量机等六种分类算法进行对比实验。结果表明，对于不平衡数据分类，尤其是对不平衡度较大或呈非线性特征的数据，相比于其他分类算法，KFDA-Boosting算法能有效地识别少数类，并且在整体上具有显著的分类效果和较好的稳定性。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(71303157)
上海市教育委员会科研创新重点基金项目(14ZZ131)
上海市一流学科资助基金项目(S1205YLXK)
上海市社科规划青年课题基金项目(2014EGL007)
沪江基金资助项目(D14008)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.10.0978
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第3期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 807-811
文章编号: 1001-3695(2019)03-033-0807-05
发布历史
引用本文
王来, 樊重俊, 杨云鹏, 等. 面向不平衡数据分类的KFDA-Boosting算法 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (3): 807-811. (Wang Lai, Fan Chongjun, Yang Yunpeng, et al. KFDA-Boosting algorithm oriented to imbalanced data classification [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (3): 807-811. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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