使用NGN算法改进不平衡数值数据的研究
Research on improving imbalanced numerical data using ngn algorithm
辽宁工程技术大学 电子与信息工程学院, 辽宁 葫芦岛 125105
摘要
在少数类样本极少的情况下，传统过采样方法难以增加样本数量。本文提出了一种数值生成网络数值生成网络(Numerical Generator Network，NGN)算法。该算法将生成器生成的数据作为噪声添加到原始的少数类样本数据合成新数据直至达到平衡。生成器采用四层全连接网络，结合低结构和高结构特征生成方法提升数据生成质量和多样性。针对极少数类样本，NGN生成新样本后，与原始少数类数据合并后进行聚类，将聚类后的簇内达到平衡，减小噪声对数据的影响。在6个不平衡数据集上，采用4种算法增加少数类样本使数据集达到平衡，再对所有的数据集使用4种分类方法分类。实验结果表明，NGN能够增加一定的少数类数量，能够帮助分类模型学习更多少数类的特征，提高分类性能。
基金项目
辽宁省教育厅重点项目(LJ212410147003)
国家重点研发计划项目(2018YFB402900)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.10.0454
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2025年第42卷 第6期
发布历史
[2025-03-10] 优先出版
引用本文
邢长征, 郑鑫, 梁浚锋. 使用NGN算法改进不平衡数值数据的研究 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (6). (2025-03-10). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.10.0454. (Xing Changzheng, Zheng Xin, Liang Junfeng. Research on improving imbalanced numerical data using ngn algorithm [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (6). (2025-03-10). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.10.0454. )
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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