基于密度峰值聚类的不平衡数据过抽样方法

大多数不平衡数据过抽样方法依赖于太多参数,容易生成噪声并难以处理流形数据集。为此,文章提出了一种基于密度峰值聚类的不平衡数据过抽样方法（OVMEDPC）。首先,OVMEDPC用密度峰值聚类（DPC）来发现不平衡数据的空间结构;其次,OVMEDPC设计了一种基于密度峰值聚类的噪声过滤方法来移除噪声;最后,OVMEDPC设计了一种基于密度峰值聚类的插值技术来生成少数类的合成样本。实验证明,就随机森林分类器而言,OVMEDPC在F-measure和G-mean上优于5个先进的过抽样方法。