TAILIEUCHUNG - Phương pháp DEC-SVM phân lớp dữ liệu mất cân bằng

Bài viết nghiên cứu thuật toán DEC-SVM điều chỉnh dữ liệu bằng cách sinh thêm phần tử cho lớp thiểu số, sau đó sử dụng kỹ thuật phân cụm để loại bỏ bớt phần tử dư thừa. Thực nghiệm cho thấy DEC-SVM có khả năng nâng cao hiệu quả phân lớp cho các bộ dữ liệu mất cân bằng. | Phương pháp DEC-SVM phân lớp dữ liệu mất cân bằng LIÊN NGÀNH ĐIỆN - ĐIỆN TỬ - TỰ ĐỘNG HÓA Phương pháp DEC-SVM phân lớp dữ liệu mất cân bằng Imbalanced data classification based on DEC-SVM 1 1 2 Phạm Thị Hường , Phạm Văn Kiên , Đỗ Ngọc Quỳnh Email: 1 Trường Đại học Sao Đỏ 2 Trường Cao đẳng Y Dược Hà Nội Ngày nhận bài: 21/8/2018 Ngày nhận bài sửa sau phản biện: 29/10/2018 Ngày chấp nhận đăng: 27/12/2018 Tóm tắt Trong bài báo này, tác giả đã nghiên cứu thuật toán DEC-SVM điều chỉnh dữ liệu bằng cách sinh thêm phần tử cho lớp thiểu số, sau đó sử dụng kỹ thuật phân cụm để loại bỏ bớt phần tử dư thừa. Thực nghiệm cho thấy DEC-SVM có khả năng nâng cao hiệu quả phân lớp cho các bộ dữ liệu mất cân bằng. Từ khóa: Phân cụm; phân lớp; dữ liệu mất cân bằng; SVM. Abstract In this article, authors study the DEC-SVM algorithm that modulates data by adding elements to the minority class, and then uses clustering techniques to eliminate redundant elements. Empirical evidence show that the DEC-SVM is capable of enhancing class efficiency for imbalanced data sets. Keywords: Clustering; classification; imbalanced data; SVM. 1. GIỚI THIỆU CHUNG Đối với các bộ dữ liệu mất cân bằng, các bộ phân lớp chuẩn thường có xu hướng thiên vị đối với lớp Ngày nay, khi vấn đề khai thác và xử lý thông tin đa số và bỏ qua lớp thiểu số (xử lý chúng như là ngày càng được chú trọng, kỹ thuật phân lớp dữ nhiễu) [4]. Vì vậy, khi áp dụng các giải thuật phân liệu đã góp phần hữu hiệu giúp con người khai lớp truyền thống chưa thể xây dựng được một bộ thác một cách có hiệu quả khối dữ liệu mà họ phân lớp tốt. Việc phân loại sai các mẫu thuộc lớp đang nắm giữ. Tuy nhiên, dữ liệu thu thập được thiểu số có thể gây nên những tổn thất lớn đối với trong thực tế ngày càng xuất hiện nhiều các bộ các lĩnh vực thực tế. Để giải quyết vấn đề về phân dữ liệu mất cân bằng, nghĩa là trong tập dữ liệu lớp đối với các bộ dữ liệu mất cân .

• Kĩ thuật Viễn thông
• Tạp chí Nghiên cứu khoa học
• Dữ liệu mất cân bằng
• Phương pháp DEC SVM phân lớp
• Mẫu nhân tạo lớp thiểu số
• Sinh ngẫu nhiên phần tử lớp thiểu số
• Nghiên cứu khoa học
• Tạp chí Nghiên cứu Khoa học 2005
• Chọn đề tài nghiên cứu khoa học xã hội
• Nghiên cứu khoa học xã hội
• Chọn đề tài nghiên cứu
• Chất lượng tạp chí khoa học
• Hoạt động nghiên cứu khoa học
• Phát triển Tạp chí khoa học
• Nâng cao chất lượng Tạp chí khoa học
• Chuyển đổi số tạp chí khoa học
• Đề tài nghiên cứu khoa học cấp trường
• Tạp chí khoa học
• Hệ thống phân loại tạp chí
• Tạp chí ISI
• Mô hình Đại học nghiên cứu
• Tạp chí khoa học và công nghệ
• Đề tài nghiên cứu khoa học
• Phương pháp nghiên cứu khoa học
• Báo cáo nghiên cứu khoa học
• Tạp chí khoa học xã hội
• Tạp chí nghiên cứu và không gian khoa học
• Tạp chí nghiên cứu
• Không gian khoa học
• Khoa học xã hội
• Tạp chí khoa học kinh tế luật
• Đề tài nghiên cứu khoa học kinh tế
• Nghiên cứu năng lượng thác nước
• Nghiên cứu sử dụng hệ mờ nơron
• Nghiên cứu ảnh hưởng của phụ gia
• Nghiên cứu xây dựng hệ thống điện Việt Nam
• Nghiên cứu sự đông rắn của Polysilazane
• Nghiên cứu tổng hợp vật liệu lai hóa
• Nghiên cứu trạng thái ứng suất vật liệu composite
• Nghiên cứu xây dựng cấu hình rơle
• Nghiên cứu xây dựng từ điển
• Nghiên cứu thử nghiệm hao mòn động cơ
• Nghiên cứu các biện pháp giảm điện áp
• Nghiên cứu ứng dụng mã nguồn mở Lucene
• Nghiên cứu thiết kế máy
• Báo cáo bộ luật tố tụng dân sự
• Nghiên cứu nguyên tắc tranh tụng
• Tạp chí khoa học luật