بررسی عدم توازن و نویزی بودن داده ها

با رشد روز افزون سیستم های اطلاعاتی و افزایش سریع حجم دادههای، داده کاوی و ابزارهای آن نقش مهمی در مدیریت و تصمیم گیری بر اساس دانش نهفته در داده ها دارند. طبقه بندی یکی از مهمترین ابزارهای داده کاوی می باشد. دو مشکل اصلی در داده ها وجود دارد. اول مشکل عدم توازن نمونه های آموزشی در کلاس های مختلف، دوم مشکل وجود نویز در داده ها. در این پژوهش یک روش تلفیقی برای حل این دو مشکل در طبقه بندی داده ها ارائه شده است. برای حل مشکل وجود نویز در داده ها از ترکیب دو الگوریتم مقاوم در برابر نویز DBSCAN و مدل ترکیبی گوسین به عنوان طبقه بند استفاده شده است. همچنین برای مشکل عدم توازن نمونه های آموزش، هر کلاس را به زیر مجموعه هایی تقسیم می کنیم سپس با توجه به این زیرمجموعه ها یک طبقه بند را برای آن کلاس آموزش می دهیم. الگوریتم پیشنهادی روی دیتایتهای مجموعه UCI تست شده است و در مقایسه با سایر الگوریتم های طبقه بندی دیگر با توجه به نتایج آزمایشات، الگوریتم پیشنهادی دقت بهتری داشته است.

کلیدواژه ها:

داده کاوی ، عدم توازن داده ، نویزی بودن داده ، الگوریتم DBSCAN ، مدل ترکیبی گوسین