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為優(yōu)化針對非均衡數(shù)據(jù)的分類效果，結(jié)合猶豫模糊集理論與決策樹算法，提出一種改進(jìn)的模糊決策樹算法。通過 SMOTE算法對非均衡數(shù)據(jù)進(jìn)行過采樣處理，使用K- means聚類方法獲得各屬性的聚類中心點(diǎn)，利用2種不同的隸屬度函數(shù)對數(shù)據(jù)集進(jìn)行模糊化處理。在此基礎(chǔ)上，根據(jù)隸屬度函數(shù)和猶豫模糊集的信息能量求得各屬性的猶豫模糊信息增益，選取最大值替代Fuκzy⑩3算法中的模糊信息增益作為屬性的分裂準(zhǔn)則，構(gòu)建一個(gè)用于非均衡數(shù)據(jù)分類的猶豫模糊決策樹模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于猶豫模糊決策樹的分類器在AU℃評價(jià)指標(biāo)上相對于C4.5、KNN隨機(jī)森林等傳統(tǒng)分類算法平均提高了12.6%。
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