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An empirical study on preprocessing high-dimensional class-imbalanced data for classification
Hua Yin
*
,
Keke Gai
*
此作品的通讯作者
Guangdong University of Finance and Economics
Pace University
科研成果
:
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会议稿件
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同行评审
98
引用 (Scopus)
综述
指纹
指纹
探究 'An empirical study on preprocessing high-dimensional class-imbalanced data for classification' 的科研主题。它们共同构成独一无二的指纹。
分类
加权
按字母排序
Computer Science
Feature Selection
100%
Imbalanced Data
100%
Classifier
60%
Sampling Data
60%
Classification Method
20%
Data Type
20%
Data Mining
20%
Majority Class
20%
Class Imbalance
20%
Mathematics
Sampling Data
100%
Oversampling
66%
Data Mining
33%
Data Type
33%
Classification Method
33%
Majority Class
33%
Direct Method
33%
Curse of Dimensionality
33%
Higher Dimensions
33%