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| 基于FCM-KFDA判别的不平衡数据集分类 | |
| 引用本文： | 殷,士,勇.基于FCM-KFDA判别的不平衡数据集分类[J].华中师范大学学报(自然科学版),2013,47(6):0. |
| 作者姓名： | 殷 士 勇 |
| 作者单位： | 盐城工业职业技术学院 机电工程系， 江苏 盐城 |
| 摘 要： | 不平衡数据的分类是机器学习的热点问题.传统的分类方法在分类时会倾向于多数类而使得分类精度不高.对不平衡数据集的分类，提出一种基于FCM结合KFDA方法，首先采用FCM算法对样本数据进行聚类，将数据聚类后的样本数据映射到特征空间里，再采用KFDA算法对数据进行分类，可以克服不平衡数据对分类性能的影响.对UCI数据集进行仿真实验，结果表明FCM-KFDA算法可以有效地提高数据识别率. |
| 关 键 词： | FCM KFDA 不平衡数据集 分类 |
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