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為進(jìn)一步弱化數(shù)據(jù)不均衡對(duì)分類算法的束縛，從數(shù)據(jù)集區(qū)域分布特性著手，提出了不均衡數(shù)據(jù)集上基于子域?qū)W習(xí)的復(fù)合分類模型。子域劃分階段，擴(kuò)展支持向量數(shù)據(jù)描述（ SVDD）算法給出類的最小界定域，劃分出城內(nèi)密集區(qū)與域外稀疏區(qū)。借鑒不同類存在相似樣本的類重疊概念，對(duì)邊界樣本進(jìn)行搜索，組合構(gòu)成重疊域。子域清理階段，基于鄰近算法（KNN）的鄰近性假設(shè)，結(jié)合不同域的密疏程度，設(shè)置樣本有效性參數(shù)，對(duì)域內(nèi)樣本逐個(gè)檢測(cè)以清理噪聲。各子域隔離參與分類建模，按序組合產(chǎn)生出用于不均衡數(shù)據(jù)集的復(fù)合分類器CCRD。在相似算法對(duì)比以及代價(jià)敏感MetaCost對(duì)比中，CCRD對(duì)正類的正確分類改善明顯，且未加重負(fù)類誤判；在SMOTE抽樣比較中，CCRD改善了負(fù)類的誤判情形，且未影響正類的正確分類；在五類數(shù)據(jù)集的逐個(gè)比較中，CCRD分類性能均有提升，在Haberman_sur的正類分類性能提升上尤為明顯。結(jié)果表明，基于子域?qū)W習(xí)的復(fù)合分類模型的分類性能較好，是一種研究不均衡數(shù)據(jù)集的較有效的方法。
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