【摘 要】
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针对非平衡数据分类时学习器泛化性能较差的问题,本文提出一种基于虚拟中心约减的非平衡分类（Imbalanced classification based on virtual center reduction,IC_VCR）方法。该
【机 构】
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山西警官高等专科学校计算机科学与技术系,黑龙江省科学院
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针对非平衡数据分类时学习器泛化性能较差的问题,本文提出一种基于虚拟中心约减的非平衡分类（Imbalanced classification based on virtual center reduction,IC_VCR）方法。该方法首先将非平衡的二分类样本中的多类数据集进行聚类,然后计算虚拟的聚类中心,通过虚拟中心有效地替代多类样本参与学习,将多类样本有效压缩,从而使得两类样本的规模趋于平衡,以提高非平衡数据分类的性能。实验结果表明,IC_VCR方法在非平衡数据集上可以有效提高泛化性能,并同时得到较高的
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