Data preprocessing in the classification of the imbalanced data

The article concerns the problem of imbalanced data classification. Two algorithms improving the standard SMOTE method have been created and tested. To measure the distance between objects the Euclidean or the HVDM metric was applied, depending on the number of nominal attributes in a dataset.

---

Artykuł dotyczy problemu klasyfikacji w przypadku, gdy mamy do czynienia z klasami niezrównoważonymi. W tym celu stworzone zostały dwa algorytmy poprawiające wyniki uzyskiwane za pomocą standardowego algorytmu SMOTE. Do pomiaru odległości między obiektami zastosowano metrykę euklidesową lub metrykę HVDM, w zależności od liczby cech nominalnych w zbiorze.