传统的分类算法大多假设数据集是均衡的,追求整体的分类精度.而实际数据集经常是不均衡的,因此传统的分类算法在处理实际数据集时容易导致少数类样本有较高的分类错误率.现有针对不均衡数据集改进的分类方法主要有两类:一类是进行数据层面的改进,用过采样或欠采样的方法增加少数类数据或减少多数类数据;另一个是进行算法层面的改进.本文在原有的基于聚类的欠采样方法和集成学习方法的基础上,采用两种方法相结合的思想,对不均衡数据进行分类.即先在数据处理阶段采用基于聚类的欠采样方法形成均衡数据集,然后用AdaBoost集成算法对新的数据集进行分类训练,并在算法集成过程中引用权重来区分少数类数据和多数类数据对计算集成学习错误率的贡献,进而使算法更关注少数数据类,提高少数类数据的分类精度

相辅相成、缺一不可的两个方面。 数据结构是算法处理的对象、是设计算法的基础。 一个具体问题的数据，有多种数据结构表示 一个计算过程的实现，有多种可用的算法。 重点掌握基本知识，理解它们在问题求解中的作用； 概念：数据的逻辑结构、存储结构和操作， 空间代价和时间代价等

第四章基本功能 一、数据分类标准 二、基础原始数据的确定 三、原始数据项目的确定 四、数据标准的准确性的确定 五、数据录入表设计

第1章数据结构基础概论 本章主要介绍以下内容 一、数据结构研究的主要内容 二、数据结构中涉及的基本概念 三、算法的概念、描述方法以及评价标准

3.1 SQL概述 3.2 数据定义语言 3.3 数据更新语言 3.4 数据查询语言 3.5 数据控制语言 3.6 嵌入式SQL 3.7 事务处理 3.8 触发器 3.9 存储过程

➢ 基本概念 ➢ 数据的传输 ➢ 数据传输的同步方式 ➢ 数据的编码和调制技术 ➢ 数据交换技术 ➢ 信道复用技术 ➢ 传输媒体的类型与特点 ➢ 差错控制技术

5.1坐标数据文件 坐标数据文件是CASS最基础的数据文件,扩展名是“DAT”,无论是从电子 手簿传输到计算机还是用电子平板在野外直接记录数据,都生成一个坐标数据文 件,其格式为: 1点点名,1点编码,1点Y(东)坐标,点X(北)坐标,1点高程 N点点名,N点编码,N点Y(东)坐标,N点X(北)坐标,N点高程 说明:

3.1 程序设计概述 3.2 C语言的数据类型 3.3 常量和变量 3.4 整型数据 3.5 实型数据 3.6 字符型数据 3.7 算术运算与算术表达式 3.8 赋值运算与赋值表达式 3.9 C语言特有的运算和运算符

2.1零售商店管理信息系统数据表结构设计 2.1.1基础数据记录表结构设计 2.1.2基础数据记录表间关系设计 2.1.3辅助数据记录表结构设计

2.1 Visual FoxPro编程基础 2.1.1数据和数据类型 1.数据的分类 Visual FoxPro的全部数据类型可分为二大类: 一类称为 Visual FoxPro(基本)数据类型:它们用于变量和数组,也可以用于表的字段中; 另一类称为 Visual Fox Pro字段类型,它们只能用于表的字段中