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多类别不平衡数据的分类方法研究

摘要第3-4页
abstract第4-5页
第1章 绪论第8-15页
    1.1 研究背景及意义第8-9页
    1.2 国内外研究现状第9-13页
        1.2.1 不平衡数据的分类问题研究现状第9-12页
        1.2.2 多类别数据的分类问题研究现状第12-13页
    1.3 论文主要工作第13-14页
    1.4 论文组织结构第14-15页
第2章 多类别不平衡数据的分类框架相关研究第15-25页
    2.1 分解策略第15-16页
    2.2 集成规则第16-17页
    2.3 不平衡数据二分类方法第17-24页
        2.3.1 集成学习方法第17-20页
        2.3.2 分类算法第20-24页
    2.4 本章小结第24-25页
第3章 基于图模型的分解策略与集成规则第25-41页
    3.1 多类别不平衡数据的分类框架处理流程第25-26页
    3.2 图模型的构建第26-30页
        3.2.1 相关定义第26-28页
        3.2.2 图的表示第28-29页
        3.2.3 图的构建算法步骤第29-30页
    3.3 基于图的分解策略与集成规则第30-33页
        3.3.1 基于最大生成树的分解策略第30-32页
        3.3.2 基于结点度数的集成规则第32-33页
    3.4 时间复杂度分析第33页
    3.5 实验结果与分析第33-40页
        3.5.1 实验设置第33-35页
        3.5.2 实验数据介绍第35-36页
        3.5.3 实验预处理第36页
        3.5.4 结果与分析第36-40页
    3.6 本章小结第40-41页
第4章 基于概率估计的KNN优化分类算法第41-50页
    4.1 k最近邻算法第41-42页
    4.2 概率估计方法第42-43页
    4.3 基于概率估计的KNN优化分类算法第43-46页
        4.3.1 动态k邻域的定义第44页
        4.3.2 基于拉普拉斯估计的KNN算法改进第44-46页
    4.4 实验结果与分析第46-49页
        4.4.1 实验设置第46页
        4.4.2 结果与分析第46-49页
    4.5 本章小结第49-50页
第5章 总结与展望第50-52页
    5.1 总结第50-51页
    5.2 下一步工作第51-52页
参考文献第52-56页
致谢第56-57页
攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果第57页
不平衡数据论文 多分类问题论文 分解策略论文 集成规则论文
论文编号BS3163182,这篇论文共57
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