ارائه روش جدید نمونه گیری مبتنی بر رتبه بندی نمونه ها و خوشه بندی کاهشی
Publish place: Conference on Computer Engineering and Sustainable Development with a focus on computer networking, modeling and systems security
Publish Year: 1392
Type: Conference paper
Language: Persian
View: 1,610
This Paper With 9 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- I'm the author of the paper
Export:
Document National Code:
CESD01_028
Index date: 16 March 2014
ارائه روش جدید نمونه گیری مبتنی بر رتبه بندی نمونه ها و خوشه بندی کاهشی abstract
در مسائل طبقه بندی تعداد نمونه های هر کلاس می تواند متفاوت باشد در مسائل طبقه بندی باینری، مساله عدم توازن هنگامی رخ می دهد که یک کلاس تعداد نمونه های بسیاری دارد در حالی که کلاس دیگر توسط تعداد نمونه های کمی نمایش داده می شود. در این مقاله بر روی روش های under-sampling (نمونه گیری از داده های با کلاس اکثریت) تمرکز می کنیم در روش پیشنهادی ابتدا با استفاده از روش خوشه بندی کاهشی، نمونه های اکثریت را به تعدادی خوشه تقسیم و سپس با رتبه بندی نمونه های هر خوشه، تعدادی نمونه انتخاب می کنیم. نمونه های اکثریت انتخاب شده با همراه نمونه های اقلیت، مجموعه داده نهایی را تشکیل می دهند. آزمایش را بر روی 20 مجموعه داده از مجموعه داده های KEEL اجرا و سپس نتایج بدست آمده را با استفاده از تست های آماری تحلیل می کنیم. نتایج حاصل نشان می دهد که کارایی الگوریتم طبقه بندی با استفاده از روش پیشنهادی بهبود می یابد.
ارائه روش جدید نمونه گیری مبتنی بر رتبه بندی نمونه ها و خوشه بندی کاهشی Keywords:
ارائه روش جدید نمونه گیری مبتنی بر رتبه بندی نمونه ها و خوشه بندی کاهشی authors
محبوبه مهدی زاده
دانشجوی کارشناسی ارشد هوش مصنوعی دانشگاه شهید باهنر کرمان
مهدی افتخاری
عضو هیات علمی دانشگاه شهید باهنر کرمان
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :