一种新的模糊规则权重方法的非平衡数据分类问题的研究

针对传统分类算法在处理非平衡数据集所出现的少数类分类准确率较低的问题, 通过引入加权系数和样本 分布函数给出了一种新的模糊规则权重的计算方法. 该方法加强了类间的对比度和差异性, 削弱了类内差距. 将该权 重方法与Chi et al 规则生成算法和模糊分类推理模型结合形成新的分类算法, 对具有不同非平衡度的UCI 数据集进 行Matlab 对比研究, 所得结果验证了该算法的可靠性与有效性.