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不平衡数据集异常检测和分类算法 被引量:2
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作者 樊芮 陈湘媛 +1 位作者 王冠男 崔艳辉 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2023年第9期112-119,共8页
针对传统异常检测模型在面对不平衡样本集时存在参数优化困难、少数类识别效果差等问题,提出一种组合模型以实现不平衡数据集的异常检测和分类。首先利用支撑向量数据描述构造闭合曲面实现“异常”检测,然后提出改进少数样本合成技术对... 针对传统异常检测模型在面对不平衡样本集时存在参数优化困难、少数类识别效果差等问题,提出一种组合模型以实现不平衡数据集的异常检测和分类。首先利用支撑向量数据描述构造闭合曲面实现“异常”检测,然后提出改进少数样本合成技术对“异常”数据进行过采样以构建平衡数据集,最后利用所提最大类间-类内距K-均值聚类进行自动聚类,实现3种异常数据的分类判决。结果表明,所提方法能够获得较高的异常检测和分类性能,并且具有较强的泛化能力。 展开更多
关键词 异常检测及分类 不平衡数据 最大类间-类内距K-均值聚类 少数样本合成技术 过采样
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