【摘要】：直接將傳統(tǒng)的分類方法應(yīng)用于不平衡數(shù)據(jù)集時,往往導(dǎo)致少數(shù)類的分類精度低下。提出一種基于K-S統(tǒng)計的不平衡數(shù)據(jù)分類方法,以有效提高少數(shù)類的識別率。利用K-S統(tǒng)計評估分類與特征之間的關(guān)系,去除冗余特征,并且構(gòu)建K-S決策樹獲得數(shù)據(jù)分片,調(diào)整數(shù)據(jù)的不平衡度;最后對分片數(shù)據(jù)雙向抽樣調(diào)整,進行分類學(xué)習(xí)。該方法使用的K-S統(tǒng)計假設(shè)條件極易滿足,其效率高且適用性強。通過KDD99入侵檢測數(shù)據(jù)的分析對比表明,對于不平衡的數(shù)據(jù)集,該方法對多數(shù)類及少數(shù)類都具有較高的分類精度。
[Abstract]:When the traditional classification methods are directly applied to unbalanced datasets, the classification accuracy of a few classes is often low. An unbalanced data classification method based on K-S statistics is proposed to effectively improve the recognition rate of a few classes. K-S statistics is used to evaluate the relationship between classification and features, to remove redundant features, and to construct K-S decision tree to obtain data segments and adjust the imbalance of data. Finally, bidirectional sampling adjustment is carried out to study the classification of segmented data. The K-S statistical hypothesis used in this method is easy to satisfy, and its efficiency is high and its applicability is strong. The analysis and comparison of KDD99 intrusion detection data show that the method has high classification accuracy for most classes and a few classes for unbalanced data sets.
【作者單位】： 浙江工業(yè)大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;美國辛辛那提大學(xué)智能系統(tǒng)實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61103044) 浙江省自然科學(xué)基金(Y1110567) 浙江省科技廳計劃項目(2010C31126,2011C21046)資助
【分類號】：TP18;TP393.08

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本文編號：2173019