基于数据骨干自适应提取的改进SMOTE算法
Improved SMOTE algorithm based on adaptive extraction of data backbone
1. 江苏警官学院 a. 数智警务技术学院; b. 国家安全学院; c. 网络空间安全学院, 南京 210031
2. 江苏省电子数据取证分析工程研究中心, 南京 210031
摘要
合成少数类过采样技术(Synthetic minority oversampling technique，SMOTE)是解决数据不平衡问题的常用方法，但存在着数据空间利用不足、合成样本多样性不够、容易生成噪声等问题。利用可被分类的数据集在其特征空间中总会形成数据主体骨干的特点，提出了一种基于距离特征和超球邻域密度连接思想的BackBoneSMOTE过采样算法。首先基于样本点超球邻域中的样本数量和密度定义类骨干点，提出利用样本点距离特征自适应提取数据类骨干点集的方法，然后借鉴密度聚类的密度连接思想定义类内超球邻域密度可连接，基于样本点的骨干和密度核心特性提出了基于超球邻域的类内数据连接图构建方法，并利用类内数据连接图的层次连接特点，调整了SMOTE算法的随机线性插值过程。最后在1个合成的和5个真实的不平衡数据集上，使用常见分类器进行了大量实验，结果表明，BackBoneSMOTE算法具备优于常见SMOTE算法的不平衡数据分类能力，能够有效地提高少数类数据的分类性能。
关键词
基金项目
国家自然科学基金资助项目(72401110)
江苏省教育科学"十四五"规划课题(C-c/2021/01/11)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2026.04.0056
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第11期
发布历史
[2026-07-23] 优先出版
引用本文
朱涛, 高光亮, 夏玲玲, 等. 基于数据骨干自适应提取的改进SMOTE算法 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (11). (2026-07-31). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.04.0056. (Zhu Tao, Gao Guangliang, Xia Lingling, et al. Improved SMOTE algorithm based on adaptive extraction of data backbone [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (11). (2026-07-31). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.04.0056. )
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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