[发明专利]一种基于聚类的多标签不平衡生物医学数据分类方法有效
| 申请号： | 201611115834.2 | 申请日： | 2016-12-07 |
| 公开（公告）号： | CN106599913B | 公开（公告）日： | 2019-08-06 |
| 发明（设计）人： | 王进;卜亚楠;欧阳卫华;谢水宁;孙开伟;张登峰;王科;李智星;陈乔松;邓欣;胡峰;雷大江 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G16H50/20 |
| 代理公司： | 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 | 代理人： | 廖曦 |
| 地址： | 400065 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于聚类的多标签不平衡生物医学数据分类方法，包括以下步骤：S101对标签不均衡的数据根据特征相似度和标签关联性定义关系矩阵；S102根据关联矩阵对数据进行聚类；S103对每个类簇中的不平衡标签进行有方向性的增加；S104对每个类簇中的数据用多标签分类器进行训练学习；S105根据投票原则把每个分类器的结果进行合并，预测出标签。本发明通过层次聚类方法对数据进行聚类，并且在聚类时考虑标签关联性来降低簇内标签的不平衡性，从而提高重采样方法生成新数据的可靠性，降低噪声数据的概率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 标签 不平衡 生物医学 数据 分类 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于聚类的多标签不平衡生物医学数据分类方法，其特征在于：包括以下步骤：S101对标签不均衡的数据根据特征相似度和标签相似度定义关联矩阵；S102根据关联矩阵对数据进行聚类；S103对每个类簇中的不平衡标签进行有方向性的增加；S104对每个类簇中的数据用多标签分类器进行训练学习；S105根据投票原则把每个分类器的结果进行合并，预测出标签。
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