$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

SMOTE Using Border-points and Expectation-maximization Algorithm for Imbalanced Data Classification
불균형 데이터 분류를 위한 Expectation-maximization 알고리즘과 경계 관측치를 이용한 SMOTE

대한산업공학회지 = Journal of Korean institute of industrial engineers, v.47 no.3, 2021년, pp.232 - 241  

Lee, Kang Hyuck ,  Lee, Kang Hoon ,  Ko, Taehoon

초록이 없습니다.

참고문헌 (24)

  1. Alcalá-Fdez, J., Fernández, A., Luengo, J., Derrac, J., García, S., Sánchez, L., and Herrera, F. (2011), Keel Data-Mining Software Tool: Data Set Repository, Integration of Algorithms and Experimental Analysis Framework, Journal of Multiple-Valued Logic and Soft Computing, 17, 255-287. 

  2. Batista, Gustavo E. A. P. A., Prati, Ronaldo C., Monard, Maria Carolina. A study of the behavior of several methods for balancing machine learning training data. SIGKDD explorations : newsletter of the Special Interest Group (SIG) on Knowlege Discovery & Data Mining, vol.6, no.1, 20-29.

  3. Bunkhumpornpat, Chumphol, Sinapiromsaran, Krung, Lursinsap, Chidchanok. DBSMOTE: Density-Based Synthetic Minority Over-sampling TEchnique. Applied intelligence, vol.36, no.3, 664-684.

  4. Cordón, Ignacio, García, Salvador, Fernández, Alberto, Herrera, Francisco. Imbalance: Oversampling algorithms for imbalanced classification in R. Knowledge-based systems, vol.161, 329-341.

  5. Chawla, N. V., Bowyer, K. W., Hall, L. O., Kegelmeyer, W. P.. SMOTE: Synthetic Minority Over-sampling Technique. The journal of artificial intelligence research, vol.16, 321-357.

  6. Chawla, Nitesh V., Japkowicz, Nathalie, Kotcz, Aleksander. Editorial : special issue on learning from imbalanced data sets. SIGKDD explorations : newsletter of the Special Interest Group (SIG) on Knowlege Discovery & Data Mining, vol.6, no.1, 1-6.

  7. 10.1007/978-0-387-09823-4_45 

  8. 10.1023/A:1009700419189 

  9. Han, H., Wang, W.-Y., Mao, B.-H.. Borderline-SMOTE: A New Over-Sampling Method in Imbalanced Data Sets Learning. Lecture notes in computer science, vol.3644, 878-887.

  10. Haibo He, Garcia, E.A.. Learning from Imbalanced Data. IEEE transactions on knowledge and data engineering, vol.21, no.9, 1263-1284.

  11. Japkowicz, Nathalie, Stephen, Shaju. The class imbalance problem: A systematic study1. Intelligent data analysis, vol.6, no.5, 429-449.

  12. Lee, Hansoo, Kim, Jonggeun, Kim, Sungshin. Gaussian-Based SMOTE Algorithm for Solving Skewed Class Distributions. International journal of fuzzy logic and intelligent systems : IJFIS, vol.17, no.4, 229-234.

  13. Lopez, V., Fernandez, A., Garcia, S., Palade, V., Herrera, F.. An insight into classification with imbalanced data: Empirical results and current trends on using data intrinsic characteristics. Information sciences, vol.250, 113-141.

  14. 10.1109/ECACE.2017.7912938 

  15. Pan, Tingting, Zhao, Junhong, Wu, Wei, Yang, Jie. Learning imbalanced datasets based on SMOTE and Gaussian distribution. Information sciences, vol.512, 1214-1233.

  16. 10.1109/JCSSE.2016.7748928 

  17. Sun, Y., Kamel, M.S., Wong, A.K.C., Wang, Y.. Cost-sensitive boosting for classification of imbalanced data. Pattern recognition, vol.40, no.12, 3358-3378.

  18. Triguero, I., del Rio, S., Lopez, V., Bacardit, J., Benitez, J.M., Herrera, F.. ROSEFW-RF: The winner algorithm for the ECBDL'14 big data competition: An extremely imbalanced big data bioinformatics problem. Knowledge-based systems, vol.87, 69-79.

  19. Weiss, G. M., Provost, F.. Learning When Training Data are Costly: The Effect of Class Distribution on Tree Induction. The journal of artificial intelligence research, vol.19, 315-354.

  20. 10.1145/502512.502540 

  21. Zadrozny, B., Langford, J., and Abe, N. (2003), Cost-Sensitive Learning by Cost-Proportionate Example Weighting, In Third IEEE International Conference on Data Mining,435-442. 

  22. 10.1109/ICCKE.2015.7365820 

  23. Zhang, T. and Yang, X. (2018), G-SMOTE : A GMM-based Synthetic Minority Oversampling Technique for Imbalanced Learning, arXiv preprint, arXiv:1810.10363. 

  24. Zadrozny, B., Langford, J., and Abe, N. (2003), Cost-Sensitive Learning by Cost-proportionate Example Weighting, In Third IEEE International Conference on Data Mining, 435-442. 

섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로