换一批基于随机平衡采样的不平衡数据流分类研究
A study of the classification of imbalanced data streams based on random balance sampling
摘要数据流广泛应用于现实世界的多个领域,但是不平衡数据流的存在严重影响了传统数据流分类器的性能.针对不平衡数据流问题,提出了随机平衡采样算法(RBS)处理数据流的不平衡问题,并以RBS算法为基础提出了随机平衡采样数据流集成算法(RBSSEA)旨在解决不平衡数据流的分类问题.最后,分别采用合成和真实数据集对RBSSEA算法进行验证,实验结果证明RBSSEA算法在解决不平衡数据流分类问题具有一定的优势.
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分类号
TP311.52
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1672-8513.2018.01.014
发布时间
2018-03-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
武汉大学自主科研项目（302-410500195）
武汉大学自主科研项目（302-410500195）
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