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

一、数控装置的作用 数控装置的主要作用是,读入数控加工程序,将其 转换成控制机床运动和辅助功能要求的格式,分别送 给进给电机控制单元、主轴电机控制单元和PLC,具 有内置PLC功能的数控装置本身具有逻辑量解算功能, 直接将解算结果送给机床强电控制系统。具有闭环控 制功能的数控系统还会读入机床位置检测装置发出的 实际位置信号,与指令位置比较后,用其差值控制机 床的移动,可以获得较高的位置控制精度

一、高斯消去法 首先将方程组Ax=b 化为上三角方程组， 此过程称为消去过程，再求解上三角方程 组，此过程称为回代过程

一 、 等值线概述 二 、等高线的绘制 三、网格法绘制等值线图 四、三角网法(TIN)绘制等值线图 五、 CASS软件绘制等高线图

在中学代数里我们学过因式分解,就是把一个 多项式逐次分解成一些次数较低的多项式乘积。在 分解过程中,有时感到不能再分解了也就认为它不 能再分了,但是当时没有理论根据,到底能不能再 分下去?

3.1 复积分的概念 3.2 柯西积分定理 3.3 柯西积分公式 3.4 解析函数的高阶导数

1. 基于矩形网的DEM多项式内插 2. 等高线绘制 3. 立体透视图 4. DEM的其他应用

向量代数 一、向量的概念 向量:既有大小又有方向的量 向量表示:a或M1M2

一、变力沿直线所做的功 三、其他应用 二、水压力

一、多病原、多因素所致 二、以大便次数增多和性状改变为特点 三、6mo-2yr发病率高 四、是WHO重点控制的疾病 五、为一临床综合征 六、腹泻与肠炎的关系