基于伪负样本的数据平衡方法及提高数据分类性能的方法

本发明公开了一种基于伪负样本的数据平衡方法及提高数据分类性能的方法，包括步骤步骤1正负样本分离，得到正样本集和负样本集；步骤2计算得到负样本皮尔逊相关系数集合；步骤3将伪负样本集和被挑选样本集初始化；步骤4使用最大相关‑最小冗余方法计算权重，得到权重集合；步骤5挑选出最大权重，更新伪负样本集和被挑选样本集；步骤6重复步骤4和步骤5，直到挑选出伪负样本集；步骤7将挑选出的伪负样本集并入正样本集，同时，从所述负样本集中剔除挑选出的伪负样本集；本发明首次提出并定义了伪负样本的概念，提出的算法可提高数据分类准确性，进而提高分类器性能，特别是在处理不平衡的生物信息数据方面优势明显。