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J-GLOBAL ID：201802255356984660   整理番号：18A1583024

MapReduceと上サンプリングに基づく2種類の非平衡大データセット成分類【JST・京大機械翻訳】

Binary Ensemble Classification for Imbalanced Big Data Based on MapRecuce and Up-per Sampling

著者 (5件)： Di Junhai (河北省机器学習与計算智能重点実験室 ,保定 ,071002;河北大学数学与信息科学学院 ,保定 ,071002) ,  Zhang Mingyang (河北大学数学与信息科学学院 ,保定 ,071002) ,  Wang Chenxi (河北大学計算机科学与技術学院 ,保定 ,071002) ,  Liu Xiaomeng (河北大学数学与信息科学学院 ,保定 ,071002) ,  Wang Yaoda (河北大学数学与信息科学学院 ,保定 ,071002)
資料名： Shuju Caiji yu Chuli  (Shuju Caiji yu Chuli)
巻： 33  号： 3  ページ： 416-425  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1502A  ISSN： 1004-9037  CODEN： SCYCE4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： MapReduceと上のサンプリングに基づく2種類の非平衡大データ分類方法を提案し、この方法を5ステップに分けた。(1)各正類サンプルに対して、MapReduceを用いて、その異種の最近の臨床を探す。(2)2つのサンプル点の間の直線上のいくつかの正のサンプルを生成する。(3)新しい正類サンプル部分集合のサイズを基準とし、負類サンプルをランダムにいくつかの部分集合に分ける。(4)負クラスサンプル部分集合と正クラスサンプル部分集合を用いて,いくつかの平衡データ部分集合を構築した。(5)平衡データサブセットを用いていくつかの分類器を訓練し、訓練した分類器を集成する。5つの2つの不均衡なデータセットに関する3つの関連方法と比較して,実験結果は,提案した3つの方式より優れていることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 部分集合 ,  *非平衡状態
準シソーラス用語： 不均衡 ,  分類法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： big data ,  imbalanced classification ,  upper sampling ,  nearest neighbor

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： MapReduce ,  サンプリング ,  非平衡 ,  データセット