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申请/专利权人：哈尔滨理工大学
摘要：本发明涉及一种基于间接概率密度的SMOTE采样方法。使用基于SVM支持向量机的UnderBagging‑alike欠采样集成估计方法对原始数据集进行间接分布信息探索。并根据分布信息将识别错误概率超过0.5的样本视为噪声样本进行筛除处理，并将去噪后的少数类样本根据分布信息进行权重分配，进一步决定每个少数类样本所需生成新样本数量，并使用SMOTE算法进行样本平衡。
主权项：1.一种基于间接概率密度的SMOTE采样方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1：使用UnderBagging-alike欠采样集成估计方法对原始数据集进行间接分布信息探索；步骤2：基于混淆信息对数据集进行噪声过滤，避免噪声样本在过采样过程中产生噪声传播现象，最终影响分类器学习效果；步骤3：根据样本间接分布信息，为去噪后的少数类样本依次分配权重，作为被选择成为种子样本的概率保证；步骤4：根据样本的权重情况，选取种子样本进行过采样，直到达到类别平衡。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨理工大学 一种基于间接概率密度的SMOTE采样方法
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