论文研究基于Lévy分布的不平衡数据过采样方法.pdf

针对不平衡数据集上的分类问题，提出了基于Lévy分布的过采样方法，其核心思想是根据初始数据集的分布，利用Lévy分布构造新样本的密度分布。基于Lévy分布的特性，使得从边界样本合成的新样本密度最大，靠近多数类的样本合成的新样本密度次之，靠近少数类的样本合成的新样本密度最小。因此，该算法可以增强分类边界，同时可以减小噪声生成。通过在多个数据集上的实验，表明所提算法可以有效改善不平衡数据的分类效果。