面向不平衡数据集分类的改进K-近邻法研究
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 不平衡数据集分类问题的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 K-近邻法的研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 论文的创新点和章节安排 | 第15-16页 |
| 1.3.1 论文的创新点 | 第15页 |
| 1.3.2 章节安排 | 第15-16页 |
| 1.4 小结 | 第16-17页 |
| 第2章 不平衡数据集分类问题的研究 | 第17-26页 |
| 2.1 不平衡数据集分类的本质 | 第17页 |
| 2.2 不平衡数据集分类困难的原因 | 第17-19页 |
| 2.3 不平衡数据集分类困难的解决方法 | 第19-22页 |
| 2.3.1 数据集的平衡处理 | 第19-20页 |
| 2.3.2 分类方法的改进 | 第20-21页 |
| 2.3.3 数据集及分类方法的有机结合 | 第21-22页 |
| 2.4 性能评价指标 | 第22-24页 |
| 2.5 小结 | 第24-26页 |
| 第3章 K-近邻分类法的改进 | 第26-42页 |
| 3.1 K-近邻法简介 | 第26-33页 |
| 3.1.1 K-近邻法的相似度计算 | 第28-30页 |
| 3.1.2 K-近邻法分类的优缺点 | 第30-31页 |
| 3.1.3 K-近邻法分类的误判率 | 第31-33页 |
| 3.2 K-近邻法分类速度的改进 | 第33-37页 |
| 3.2.1 动机及改进思路 | 第33-34页 |
| 3.2.2 K-近邻法分类速度的改进方法 | 第34-36页 |
| 3.2.3 改进K-近邻法分类的误判率 | 第36-37页 |
| 3.3 面向不平衡数据集分类的改进K-近邻法 | 第37-39页 |
| 3.3.1 K-近邻法在不平衡数据集分类中的不足 | 第37-38页 |
| 3.3.2 面向不平衡数据集分类的改进K-近邻法 | 第38-39页 |
| 3.4 改进后K-近邻法的分类步骤 | 第39-40页 |
| 3.5 小结 | 第40-42页 |
| 第4章 实验与分析 | 第42-48页 |
| 4.1 数据选取 | 第42-43页 |
| 4.2 实验结果与分析 | 第43-47页 |
| 4.3 小结 | 第47-48页 |
| 总结与展望 | 第48-50页 |
| 论文总结 | 第48页 |
| 未来展望 | 第48-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-57页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文情况 | 第57页 |
