| 面向不平衡数据集的线性分类方法研究 |
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| 引用本文： | 殷士勇. 面向不平衡数据集的线性分类方法研究[J]. 重庆工商大学学报(自然科学版), 2010, 27(5) |
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| 作者姓名： | 殷士勇 |
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| 摘 要： | 近年来,面向不平衡数据集的分类器学习与推广问题越来越受到人们的关注,在此以机器学习数据库、美国邮政编码、2维元音等国际上典型的分类问题为应用背景,重点研究如何用线性分类器解决样本数不平衡的问题;对Fisher、伪逆和单层感知器等3种典型的线性分类器做了深入的研究,并将这3种线性分类方法应用到不平衡数据集的分类中;通过实验及分析,这些新方法对平衡数据集的线性分类起到了良好的分类效果。
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| 关 键 词： | 不平衡数据集 Fisher分类器 伪逆法 单层感知器 线性分类方法 |
Linear Classification Methods for Imbalanced Datasets |
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| YIN Shi-yong. Linear Classification Methods for Imbalanced Datasets[J]. Journal of Chongqing Technology and Business University:Natural Science Edition, 2010, 27(5) |
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| Authors: | YIN Shi-yong |
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