面向流数据的不平衡样本分类研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外相关研究和综述 | 第9-12页 |
| 1.2.1 流数据的分类方法 | 第10-11页 |
| 1.2.2 不平衡数据的分类方法 | 第11页 |
| 1.2.3 面向流数据的不平衡样本分类方法 | 第11-12页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第12-13页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第13-14页 |
| 第2章 面向流数据的不平衡样本分类问题 | 第14-30页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 数据的本质 | 第14页 |
| 2.3 分类困难的原因 | 第14-17页 |
| 2.3.1 不平衡数据的样本稀缺 | 第15页 |
| 2.3.2 不平衡数据的噪音 | 第15-16页 |
| 2.3.3 不恰当的评价准则 | 第16页 |
| 2.3.4 流数据的动态性 | 第16-17页 |
| 2.3.5 概念漂移 | 第17页 |
| 2.4 分类方法的研究 | 第17-27页 |
| 2.4.1 不平衡数据分类方法 | 第17-20页 |
| 2.4.2 流数据的分类方法 | 第20-21页 |
| 2.4.3 面向流数据的不平衡样本分类方法 | 第21-27页 |
| 2.5 分类性能评价标准 | 第27-29页 |
| 2.6 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 CSMOTE_REA分类算法 | 第30-43页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 CSMOTE-REA算法 | 第30-42页 |
| 3.2.1 CSMOTE-REA算法描述 | 第31-33页 |
| 3.2.2 网格聚类 | 第33-36页 |
| 3.2.3 样本采样设置 | 第36-37页 |
| 3.2.4 样本合成 | 第37-40页 |
| 3.2.5 权值计算 | 第40-42页 |
| 3.2.6 分类器选择 | 第42页 |
| 3.3 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 实验结果与分析 | 第43-53页 |
| 4.1 数据集描述 | 第43-44页 |
| 4.2 实验方案设计 | 第44-47页 |
| 4.2.1 数据预处理 | 第44-45页 |
| 4.2.2 样本距离的计算 | 第45-46页 |
| 4.2.3 实验方案设计 | 第46-47页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第47-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
