基于矩阵分解与双邻点球面插值的数据扩增方法
Matrix factorization and dual-neighbor spherical interpolation driven data augmentation
西南石油大学 计算机与软件学院, 成都 610500
摘要
微生物数据存在类间不平衡与高稀疏性，现有的重采样算法和生成模型往往受到高维干扰且生成样本易偏离原始分布。针对这一现象，提出了一种基于矩阵分解与双邻点球面插值的数据扩增方法(MFSI)，该方法融合了三种关键技术。首先，利用矩阵分解获取潜在的低维子空间表示，以降低高维噪声并揭示样本与特征间的潜在关联。然后，设计双邻点球面插值策略，通过选取邻点在单位球面上进行插值，在潜在空间中生成结构保持性更强的少数类样本。最后，引入基于局部密度的自适应过滤机制，筛选分布合理的高质量样本。实验结果表明，MFSI在10个数据集上的Recall、G-mean和AUC指标相较其它算法均有显著提升，验证了其在不平衡疾病诊断任务中拥有更优的分类性能。
基金项目
四川省自然科学基金资助项目(2025ZNSFSC0493)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.12.0516
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第8期
发布历史
[2026-04-30] 优先出版
引用本文
温柳英, 张耀, 闵帆. 基于矩阵分解与双邻点球面插值的数据扩增方法 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (8). (2026-04-30). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.12.0516. (Wen Liuying, Zhang Yao, Min Fan. Matrix factorization and dual-neighbor spherical interpolation driven data augmentation [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (8). (2026-04-30). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.12.0516. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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