Thuật toán NEARMISS-SF cho bài toán phân lớp dữ liệu mất cân bằng và có số chiều lớn

Abstract

Tóm tắt: Phân lớp dữ liệu mất cân bằng đặc biệt với tập dữ liệu có số chiều lớn là một bài toán quan trọng trong thực tế. Trong bài báo này chúng tôi đề xuất một thuật toán làm giảm số lượng phần tử lớp đa số trên một tập con các đặc trưng để cải thiện hiệu suất phân lớp tập dữ liệu mất cân bằng và có số chiều lớn.