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電子發燒友網>電子資料下載>電子資料>基于非均衡數據分類的猶豫模糊決策樹

基于非均衡數據分類的猶豫模糊決策樹

2021-06-09 | pdf | 1.09 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  為優化針對非均衡數據的分類效果,結合猶豫模糊集理論與決策樹算法,提出一種改進的模糊決策樹算法。通過 SMOTE算法對非均衡數據進行過采樣處理,使用K- means聚類方法獲得各屬性的聚類中心點,利用2種不同的隸屬度函數對數據集進行模糊化處理。在此基礎上,根據隸屬度函數和猶豫模糊集的信息能量求得各屬性的猶豫模糊信息增益,選取最大值替代Fuκzy⑩3算法中的模糊信息增益作為屬性的分裂準則,構建一個用于非均衡數據分類的猶豫模糊決策樹模型。實驗結果表明,基于猶豫模糊決策樹的分類器在AU℃評價指標上相對于C4.5、KNN隨機森林等傳統分類算法平均提高了12.6%。

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