×

基于非均衡数据分类的犹豫模糊决策树

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:1.09 MB | 2021-06-09

分享资料个

　　为优化针对非均衡数据的分类效果，结合犹豫模糊集理论与决策树算法，提出一种改进的模糊决策树算法。通过 SMOTE算法对非均衡数据进行过采样处理，使用K- means聚类方法获得各属性的聚类中心点，利用2种不同的隶属度函数对数据集进行模糊化处理。在此基础上，根据隶属度函数和犹豫模糊集的信息能量求得各属性的犹豫模糊信息增益，选取最大值替代Fuκzy⑩3算法中的模糊信息增益作为属性的分裂准则，构建一个用于非均衡数据分类的犹豫模糊决策树模型。实验结果表明，基于犹豫模糊决策树的分类器在AU℃评价指标上相对于C4.5、KNN随机森林等传统分类算法平均提高了12.6%。

下载并关注上传者 开通VIP，低至0.08元下载/次

声明：本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人，不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用，如有内容侵权或者其他违规问题，请联系本站处理。 举报投诉

评论(0)
发评论

下载排行榜

全部0条评论

快来发表一下你的评论吧 !