基于邊界混合采樣策略的數(shù)據(jù)均衡方法研究

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摘要：針對(duì)類不平衡的分類問題，提出了一種新型的數(shù)據(jù)均衡方法。傳統(tǒng)Borderline SMOTE（Borderline Synthetic Minority Oversampling Technique） 方法通過增強(qiáng)邊界少數(shù)樣本的表示能力以平衡樣本空間。但當(dāng)邊緣區(qū)域噪聲較多時(shí)，該方法往往無法有效明晰決策邊界；即便加入欠采樣，也難以準(zhǔn)確控制樣本剔除數(shù)量。（剩余10961字）