| 发明名称 | 针对不平衡数据集的组合降采样线性判别分类方法 | ||
| 摘要 | 本发明涉及一种针对不平衡数据集的组合降采样线性判别分类方法，包括以下步骤：得到原始数据的不平衡数据集的不平衡率IR；将全部的负样本进行不放回随机抽样，均匀生成IR个不相交的负样本子集，各子集中均包含约个负样本；对于每一个负样本子集，将其分别与全部正样本集组合，此时各子训练集中正负样本数目基本相同，得到IR个平衡的子训练集；分别使用上述的子训练集训练得到IR个相互独立的线性判别分类器LDA。本发明在获得更好的分类性能的同时保持了极高的分类器训练效率。 | ||
| 申请公布号 | CN106056130A | 申请公布日期 | 2016.10.26 |
| 申请号 | CN201610331710.1 | 申请日期 | 2016.05.18 |
| 申请人 | 天津大学 | 发明人 | 李喆;吕卫;褚晶辉 |
| 分类号 | G06K9/62(2006.01)I | 主分类号 | G06K9/62(2006.01)I |
| 代理机构 | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人 | 程毓英 |
| 主权项 | 一种针对不平衡数据集的组合降采样线性判别分类方法，设原始数据集中正样本数目为n<sub>p</sub>，负样本数目为n<sub>n</sub>，该方法具体包括以下几个技术步骤：(1)对原始数据集的n<sub>n</sub>和n<sub>p</sub>求四舍五入整数商，得到不平衡数据集的不平衡率IR；(2)将全部的负样本进行不放回随机抽样，均匀生成IR个不相交的负样本子集，各子集中均包含约n<sub>p</sub>个负样本；(3)对于每一个负样本子集，将其分别与全部正样本集组合，此时各子训练集中正负样本数目基本相同，得到IR个平衡的子训练集；(4)分别使用上述的子训练集训练得到IR个相互独立的线性判别分类器LDA；(5)对新样本进行分类，方法如下：将待分类样本输入训练完成后的每一个LDA分类器中，每个LDA分类器对这一样本给出分类结果，通过预先设定决策阈值th来改变分类系统对正负类的关注程度，确定为该样本的最终分类结果。 | ||
| 地址 | 300072 天津市南开区卫津路92号 | ||