面向不平衡数据集分类的层次引力模型研究

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面向不平衡数据集分类的层次引力模型研究

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面向不平衡数据集分类的层次引力模型研究

论文目录
中文摘要	第1-4页
英文摘要	第4-8页
1 绪论	第8-12页
1.1 课题研究背景及意义	第8-9页
1.2 本文主要研究内容及创新点	第9页
1.3 本文组织结构	第9-12页
2 非平衡数据集分类研究综述	第12-22页
2.1 非平衡数据集分类的基本问题	第12-13页
2.2 非平衡数据集分类的相关研究	第13-18页
2.2.1 问题定义层方法	第13-15页
2.2.2 数据层面方法	第15-16页
2.2.3 算法层面方法	第16-18页
2.3 非平衡数据集分类的评价指标	第18-21页
2.3.1 g-means	第20页
2.3.2 F-measure	第20-21页
2.3.3 ROC曲线及AUC	第21页
2.4 本章小结	第21-22页
3 层次分类和数据引力模型	第22-30页
3.1 层次分类模型	第22-25页
3.1.1 分类模型	第23-24页
3.1.2 学习和分类算法	第24-25页
3.2 数据引力模型	第25-29页
3.2.1 万有引力定律	第26页
3.2.2 数据相似性与引力	第26-27页
3.2.3 DGC相关概念	第27-28页
3.2.4 DGC分类原理	第28-29页
3.3 本章小结	第29-30页
4 层次引力模型	第30-50页
4.1 基本思路	第30-35页
4.2 相关概念	第35-36页
4.3 层次引力模型	第36-39页
4.4 HDGC学习过程	第39-45页
4.4.1 属性加权	第41-43页
4.4.2 标记数据单元	第43-45页
4.5 HDGC分类过程	第45-49页
4.5.1 局部引力分类过程	第46-48页
4.5.2 全局引力分类过程	第48-49页
4.6 本章小结	第49-50页
5 实验结果与结论	第50-62页
5.1 不平衡比对分类结果的影响	第50-53页
5.1.1 实验数据集	第50-51页
5.1.2 实验结果及分析	第51-53页
5.2 类内不平衡对结果的影响	第53-55页
5.2.1 数据集介绍	第54页
5.2.2 实验结果及分析	第54-55页
5.3 不同算法性能比较	第55-59页
5.3.1 对比算法介绍	第55-56页
5.3.2 对比结果及分析	第56-59页
5.4 HDGC效率分析	第59-61页
5.5 本章小结	第61-62页
6 总结及展望	第62-64页
6.1 总结	第62页
6.2 未来工作	第62-64页
致谢	第64-66页
参考文献	第66-70页
附录	第70页
A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录	第70页

本篇论文共70页，点击这进入下载页面。

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