阿图尔·马努基安;埃尔文·杰伊汉 用几何有向图族对不平衡数据进行分类。 （英语） Zbl 1392.62190号 J.马赫。学习。物件。 17，论文编号189，40 p.（2016）. 摘要：我们使用一个称为类覆盖捕获有向图（CCCD）的几何有向图族来解决统计分类中的类不平衡问题。CCCD为类覆盖问题提供了图论解决方案，并已用于分类。我们通过大量的蒙特卡罗模拟来评估CCCD分类器的分类性能，并将其与文献中常用的其他分类器进行比较。特别是，当一个类在两类设置中比另一个类更频繁时，CCCD分类器的性能相对较好，这是类不平衡问题的一个例子。我们还指出了类不平衡和类重叠问题之间的关系，以及它们对CCCD分类器和其他分类方法的性能的影响，以及一些通过构造对类不平衡具有鲁棒性的最新算法。在模拟数据集和实际数据集上的实验表明，CCCD分类器对类不平衡问题具有鲁棒性。CCCD在欠采样过程中保留了丢弃点的信息，但却大大低于大多数类的采样。然而，许多最先进的方法通过集成分类器来保存这些信息，但CCCD只产生一个具有相同属性的分类器，这使得它既吸引人又快速。 引用于三文件 MSC公司： 62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面） 05C20号 有向图（有向图），比赛 05C90年 图论的应用 65二氧化碳 蒙特卡罗方法 关键词：类覆盖catch有向图;类覆盖问题;阶级不平衡问题;类重叠问题;图控制;原型选择;支持估计 软件：e1071号;UCI-毫升;KEEL公司;伦敦银行支持向量机;R（右）;阿达·布斯特。MH公司;4.5条;dd_工具;JStatCom公司;cccd公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.Manukyan}和\textit{E.杰伊汉}，J.马赫。学习。第17号决议，第189号论文，40页（2016年；Zbl 1392.62190） 全文： arXiv公司 链接