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非平衡数据特征问题的研究与非平衡分类问题算法综述.

上传者: 2018-12-26 12:23:57上传 ZIP文件 10.04MB 热度 38次
数据集合的非平衡性指不同类型的样本量的大小较为悬殊。近年来,肖衡 数据分类问题的重要性已经引起了广泛关注。然而,对于高维非平衡数据分类特 征选择技术的研究并不多见。本文在回顾了非平衡数据已有方法的同时,介绍了 两种新的应对方法,分别是基于类型分解的特征选择方法,以及基于Hellinger 距离的特征选择方法。
用户评论
码姐姐匿名网友 2018-12-26 12:23:57

其实是中科大博士学位论文《关于非平衡数据特征问题的研究》,对非平衡数据学习方法及其特征选择方法的讲解非常清楚,推荐。