一种不平衡数据的分类方法

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基于类权重的模糊不平衡数据分类方法

ｈｓａｌｗｅｒｄｃｉｅａｃｒｃｖｒｔｅｐｓｔｅｃａｓ（ｓａｌｈｒｍｐｒａｔｃａｓｈｎｏｅｈｅａｉｅｃａｓａｏｒｐｅｉｔｃｕａｙｏｅｈｏｉｉｌｓｕｕｌｔｅｍｏｅｉｏｔｎｌｓ）ｔａｖｒｔｅｎｇｔｌｓ．ｖｖｙｖＰｒｐｓｄａｃａｓｆｃｔｏｔｏｏｍｂｌｎｅｐｏｌｍ．Ｔｈｓａｐｏｃｂａｎ￣ｍｕｓｐｒｔｎｒｔｏｓｐｒｔｏｏｅｌｓｉａｉｎｍｅｈｄｆｒｉａａｃｒｂｅｉｉｐｒａｈｏｔｉｓｍａｍｅａａｉａｉｔｅａａｅｏｏ
（焦作大学基础部焦作４４０）５０３。
摘要针对现有分类算法通常对不平衡数据挖掘表现出有偏性，即正类样本（通常是更重要的一类）的分类和预测
性能差于负类样本的分类和预测性能，出一种不平衡数据分类方法。该方法通过一个超球面将两类数据以最大分提
计算机科学２０Ｖｏ．５ｏ１０８１３Ｎ．１
基于类权重的模糊不平衡数据分类方法
薛贞霞张素玲。刘三阳（西安电子科技大学应用数学系西安７０７）（南科技大学数学系洛阳４１Ｏ）１０１河７０３
（ｐｒｎｆａｉＣｕｓ，ｉｏｕｉｅｓｙＪａｚｏ４４０，ｈｎ）ｅＤａｔｔｏｓｏｒｅＪｚｏＵｎｖｒｉ，ｉｕ５０３Ｃｉａ。ｍｅＢｃａｔｏ
Ａ￣ｔｔＵｓｎａａｓｔｈｔｃｎａｎｖｒｅｉｓａｃｓｏｈｏｉｖｌｓｓａｌｒｄｃｓｂａｅｌｓｉｉｒｎｍｃｉｇｄｔｅｓｔａｏｔｉｅｙｆｗｎｔｎｅｆｔｅｐｓｔｅｃａｓｕｕｌｐｏｕｅｉｓｄｃａｓｆｓａｄｉｙｅ

adasyn算法原理

adasyn算法原理Adasyn(Adaptive Synthetic Sampling)算法是一种用于解决不平衡分类问题的算法。

在数据集中存在类别不平衡时，传统的分类算法优势不明显，因为对于较少的类别，它们不够敏感，而对于较多的类别，它们可能会过多地关注这个类别，忽略了其他类别。

Adasyn算法采用了一种自适应的合成样本的方法，能够有效地解决不平衡分类问题。

1. Adasyn算法原理Adasyn方法对于数据不均衡问题采取的方法是对于较少出现的类别生成新的实例，这些实例是一些合成的样本，而这显然是一种合成样本的方法。

这种合成样本的方法需要考虑如何生成新的样本，并且考虑生成的样本的质量问题。

Adasyn算法的核心思想是基于这样的假设：如果一个点A距离某个较多出现的类别的近点比它距离其所在类别的近点更近，那么生成一个与点A相似的样本会有利于提高数据的平衡度。

Adasyn算法需要首先计算每一个样本的分布密度，然后根据分布密度来计算每个类别需要生成的合成样本数量。

具体而言，Adasyn需要首先对每个样本计算密度和k-近邻的数量，其中k-近邻指的是最近的k个邻居。

为了计算密度，需要首先定义权重：$$w_i = \frac{1}{d(x_i)}$$其中$d(x_i)$是样本$x_i$到其k-近邻的平均距离。

权重定义之后，就可以计算每个点的密度：$$D_i = \sum_{j\in k-NN(x_i)} w_j$$其中$k-NN(x_i)$表示样本$x_i$的k-近邻，而$w_j$表示样本$j$的权重。

那么对于每个类别，就可以计算需要生成的合成实例的数量：$$G_i = D_i \times \frac{m_{aj} - n_j}{n_j}$$其中$m_{aj}$是较多出现的类别的样本数量，$n_j$是当前类别的样本数量，而$G_i$是需要生成的样本数量。

根据合成样本数量$G_i$之后，需要对每个合成样本进行生成和插入。

不平衡数据分类算法的研究与改进

不平衡数据分类算法的研究与改进引言：在现实生活和工作中，我们经常会遇到一些数据集呈现出不平衡分布的情况，即其中一类样本数量明显多于其他类。

这种不平衡数据分类问题给传统的机器学习算法带来了挑战，因为它们往往倾向于将样本分类为占优势的类别，而对于少数类别的样本则表现出较差的分类效果。

因此，研究如何有效处理不平衡数据分类问题，对于提高机器学习算法的应用性能具有重要意义。

一、不平衡数据分类问题的挑战不平衡数据分类问题是指在数据集中一类样本数量远远超过其他类别样本数量的情况。

这种数据的不均衡分布会导致传统的分类算法存在一系列挑战。

1. 数据分布不均导致样本分类偏倚传统的分类算法是基于样本的多数规则进行分类的，即将样本归为数量占优势的类别。

当数据集中存在数量悬殊的类别时，算法倾向于将样本归为占优势的类别，而忽略了少数类别的样本。

这种分类偏倚导致了不平衡数据分类问题。

2. 少数类样本的识别困难由于少数类样本数量较少，传统分类算法在处理这些样本时往往会出现较低的分类准确率。

少数类样本在整个数据集中所占比重小，因此算法难以学习到少数类的特征，进而导致识别困难。

3. 不平衡数据分类问题的评估困难不平衡数据分类问题在评估时也带来了困难。

由于少数类别样本数量较少，直接使用分类准确率作为评估指标容易产生误导。

因此，需要寻找合适的评估指标来评估分类算法在不平衡数据集上的性能。

二、不平衡数据分类算法的研究进展针对不平衡数据分类问题，研究者们提出了一系列改进算法以提高分类性能。

这些算法主要包括数据重采样方法、基于代价敏感的分类方法以及集成学习方法等。

1. 数据重采样方法数据重采样方法主要通过增加少数类样本或者减少多数类样本来平衡数据集。

常见的数据重采样方法包括过采样和欠采样。

过采样方法通过复制少数类样本或生成合成样本来增加样本数量；欠采样方法通过删除多数类样本来减少样本数量。

然而，过采样容易导致过拟合问题，而欠采样则会丢失大量的样本信息，因此如何进行合理的数据重采样仍然是一个挑战。

不平衡数据分类方法综述

不平衡数据分类方法综述随着大数据时代的到来，越来越多的数据被收集和存储，其中不平衡数据成为了一个普遍存在的问题。

不平衡数据指的是在分类问题中，不同类别的样本数量差别很大，例如欺诈检测、疾病诊断、文本分类等领域。

不平衡数据分类问题的存在会导致分类器的性能下降，因此如何有效地处理不平衡数据分类问题成为了研究的热点之一。

本文将综述当前常用的不平衡数据分类方法，包括基于采样的方法、基于代价敏感的方法、基于集成的方法、基于生成模型的方法和基于深度学习的方法。

一、基于采样的方法基于采样的方法是指通过对训练集进行采样来平衡不同类别的样本数量。

其中包括欠采样和过采样两种方法。

1. 欠采样欠采样是指随机删除多数类的样本，使得多数类和少数类样本数量接近。

常用的欠采样方法包括随机欠采样、聚类欠采样和Tomek链接欠采样。

随机欠采样是指从多数类中随机删除一些样本，使得多数类和少数类样本数量相等。

聚类欠采样是指将多数类样本聚类成若干个簇，然后从每个簇中随机删除一些样本。

Tomek链接欠采样是指删除多数类和少数类之间的Tomek链接样本，Tomek链接样本是指在样本空间中距离最近的一个多数类样本和一个少数类样本。

欠采样方法的优点是可以减少训练时间和存储空间，但是也有一些缺点。

首先，欠采样会导致信息丢失，可能会削弱多数类样本的代表性。

其次，欠采样可能会引入噪声，因为删除样本是随机的。

2. 过采样过采样是指对少数类样本进行复制或合成，使得多数类和少数类样本数量接近。

常用的过采样方法包括随机过采样、SMOTE和ADASYN。

随机过采样是指随机复制少数类样本，使得多数类和少数类样本数量相等。

SMOTE是指对每个少数类样本找到若干个最近邻样本，然后随机合成新的少数类样本。

ADASYN是指对每个少数类样本计算其与多数类样本的密度比，然后根据密度比生成新的少数类样本。

过采样方法的优点是可以保留所有的少数类样本和信息，但是也有一些缺点。

首先，过采样可能会引入冗余样本，因为合成样本是基于原始样本的。

不平衡数据分类方法综述

不平衡数据分类方法综述不平衡数据（imbalanced data）是指在其中一类别下的数量远远少于其他类别的情况，这种情况在实际的分类问题中经常出现。

例如，在医学诊断中，正常情况下的患者数量往往远大于患有其中一种疾病的患者数量。

对于这种不平衡数据的分类问题，传统的分类算法往往表现不佳，因为它们倾向于将样本分为数量较多的类别。

因此，需要研究和开发专门针对不平衡数据的分类方法。

本文将综述几种常见的不平衡数据分类方法。

第一种方法是基于采样的方法。

通过对数据集进行采样操作，可以在一定程度上平衡数据集中各个类别的样本数量。

其中最常用的采样方法是过采样和欠采样。

过采样（Oversampling）方法通过对少数类别的样本进行重复采样，来增加其数量。

其中一种经典的方法是SMOTE（Synthetic MinorityOver-sampling Technique），它通过在少数类样本之间进行插值生成新的样本。

这样可以扩充样本空间，提高分类器对少数类的识别能力。

欠采样（Undersampling）方法则通过删除多数类别样本的方式，减少其数量。

欠采样方法的缺点是可能会丢失一些重要信息，因此需要在删除样本时谨慎操作。

第二种方法是基于集成学习的方法。

集成学习（Ensemble Learning）通过将多个分类器集成在一起，来提高分类性能。

对于不平衡数据分类问题，可以通过调整集成学习算法的参数，使得分类器更加关注少数类别。

一种常见的集成学习方法是Bagging算法。

Bagging算法通过从原始数据集中有放回地抽样生成多个子数据集，然后使用这些子数据集训练多个分类器。

最后，通过投票或平均等方式将各个分类器的结果集成起来。

另一种集成学习方法是Boosting算法。

Boosting算法是通过顺序训练多个分类器，每个分类器都会根据前一个分类器的表现调整样本的权重。

这样，Boosting算法能够集中学习难以分类的样本，从而提高分类性能。

一种改进的不平衡数据集分类方法

ｃａｓｔａｅａｄｌｓ．Ｉｓｓｒｎｏｍｅａｌｇｔｎｒａｅｄｖｒｉｏａｐｅｒｓｍｐｉｏｉｃｅｓｉｅｓｔｆｓｎｙｍｌｓｗｈｉｈｇｎｒｔｅｄｆｅｔｏａｒｘａｄｔｅｉｒｖｓｔｅａｃｒｃａｅｃｅｅａｅｔｅｌｃｉｎｍｔｎｎｍｐｏｅｃｕａｙｒｔ．ｈｉｈｈ
Ｅｘｅｍｅｔｌｅｕｔｈｗｈｔｔｅｅｔｏｏｒｓｅｈｏｃｉｖｓｂｔｒｐｒｏｒａｃ，ｗｈｃａｒｅｕｉｈｒｒｃｇｉｏａｅｏｎｒｔｌｓｐｒｉｎａｓｌｓｏｔａｒｓｈｅｄｆｃｉｎｆｅｔｌｍｔｄａｈｅｅｅｔｅｆｍｎｅｅｉｈｃｒｉｓｏｔｈｇｅｅｏｎｔｎｒｔｆｍｉｏｉｃａｓｉｙ
２ＳｈｏｆｅｈｎｃｌｎｉｅｒｇＵｎｖｒｔｆｃｅｃｄＴｃｎｌｇｉｎ，ｅｉｇ１０８，ｈｎ）．ｃｏｌｃａｉａＥｇｎｅｉ，ｉｅｓｙｏｉｎｅａｅｈｏｏｙＢｅｉｇＢｉｎ００３ＣｉａｏＭｎｉＳｎｊｊ
ＤＯｈ１．６／ｉｓ．００３２．０１１．３０３９．ｎ１０．４８１．０８９ｊｓ２５
１概述
在许多实际的模式分类问题中，存在大量数据不平衡分
文献标识码：Ａ
中圈号：Ｐ９分类Ｔ３３
种改进的不平衡数据集分类方法
赵秀宽，阳建宏，黎敏２１徐金梧

不平衡数据分类算法的研究与改进

不平衡数据分类算法的研究与改进摘要：不平衡数据分类问题指的是在数据集中，不同类别的样本数量差异较大，这种问题在现实生活中广泛存在。

传统的分类算法在处理不平衡数据时往往会出现偏向于多数类别的情况，导致少数类别样本分类准确率较低。

为了解决这一问题，研究者们提出了许多改进算法，并取得了一定的研究成果。

本文对不平衡数据分类算法进行了全面综述，并对其中一些常用的改进方法进行了详细介绍和分析。

关键词：不平衡数据；分类算法；样本数量差异；改进方法1. 引言在现实生活中，很多应用场景下都存在着不平衡数据分类问题。

例如，在医学诊断中，患病和健康人群数量差异较大；在金融风险评估中，违约和正常还款人群数量也存在明显差异。

传统的分类算法往往会出现对多数类别过度关注而忽略少数类别样本情况的情况，导致少数类别样本准确率较低。

因此，研究不平衡数据分类算法具有重要的理论和实际意义。

2. 不平衡数据分类算法的研究现状2.1 传统分类算法的不足传统的分类算法，如决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等，在处理不平衡数据时存在一些不足之处。

这些算法往往会偏向于多数类别，导致少数类别样本的分类准确率较低。

2.2 不平衡数据分类算法的改进方法为了解决传统分类算法在处理不平衡数据时存在的问题，研究者们提出了许多改进方法。

这些方法可以分为两大类：一类是基于采样技术的方法，另一类是基于模型调整技术的方法。

3. 基于采样技术的改进方法3.1 过采样方法过采样是指通过增加少数类别样本数量来达到平衡数据集。

常用的过采样方法有SMOTE、ADASYN等。

这些方法通过生成合成少数类别样本来增加其数量，并在训练模型时进行使用。

3.2 欠采样方法欠采样是指通过减少多数类别样本数量来达到平衡数据集。

常用的欠采样方法有随机欠采样、聚类欠采样等。

这些方法通过随机删除多数类别样本或者聚类删除多数类别样本来减少其数量。

3.3 混合采样方法混合采样是指通过同时进行过采样和欠采样来达到平衡数据集。

不平衡数据分类算法

不平衡数据分类算法随着机器学习和数据挖掘的发展，分类算法在实际应用中得到了广泛的应用。

然而，在实际问题中，我们常常面临的是不平衡数据的分类问题。

不平衡数据是指在样本中各个类别的样本数量差异较大的情况。

在这种情况下，传统的分类算法往往会出现偏向于多数类的问题，导致少数类的分类效果较差。

因此，针对不平衡数据的分类算法成为了研究的热点之一。

为了解决不平衡数据的分类问题，研究者们提出了许多有效的算法。

下面将介绍几种常见的不平衡数据分类算法。

1. 过采样算法过采样算法是通过增加少数类样本的数量来平衡数据集。

其中，SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）是一种常用的过采样算法。

它通过在少数类样本之间插值生成新的样本，从而改变数据集的类别分布，使得少数类样本与多数类样本之间的差距减小。

通过过采样算法，可以提高少数类的分类效果，但也可能导致过拟合问题。

2. 欠采样算法欠采样算法是通过减少多数类样本的数量来平衡数据集。

其中，RandomUnderSampler是一种常用的欠采样算法。

它通过随机删除多数类样本，从而改变数据集的类别分布，使得多数类样本与少数类样本之间的差距减小。

欠采样算法可以有效地减少多数类的影响，但也可能导致信息丢失和欠拟合问题。

3. 集成算法集成算法是通过组合多个基分类器的预测结果来进行分类的算法。

其中，Bagging和Boosting是常见的集成算法。

Bagging算法通过自助采样和投票机制来平衡数据集，减少多数类的影响。

Boosting算法则通过迭代训练和加权投票机制来平衡数据集，提高少数类的分类效果。

集成算法可以有效地提高分类性能，但也可能导致模型复杂度的增加。

4. 样本权重调整算法样本权重调整算法是通过调整样本权重来平衡数据集。

其中，AdaBoost和XGBoost是常见的样本权重调整算法。

AdaBoost算法通过迭代训练和调整样本权重来提高少数类的分类效果。

一种不平衡数据支持向量机分类算法

息的丢失，进而影响分类性能；因此，我们提出了一种ＳＤＰＣ — ＳＶＭ方法，该方法通过引入差异惩罚思想以及ＳＭＯＴＥ重采样技术，在不破坏原有样本的分布的基础上，随机地增加出一些新的少数类样本，以求实现ＳＶＭ在不平衡数据分类情况下分类性能的改进和提升。
０≤ ｆＣ一
由于只有在＝Ｃ时，ｏ才成立。因此，误差非零的正类支持向量将比误差非零的负类支持向量有更大的值。同时，在正负样本不平衡率较大时，单纯依靠对偏置常数施加影响而将实际分类面 “ 推 ” 向实际分类面的方法，并不能彻底提升ＳＶＭ分类算法的学习性能。因此，我们提出了一种改进的Ｏｖｅｒ — ｓａｍｐｌｉｎｇ方法，称之为人造少数类样本过取样技术
一１， ຫໍສະໝຸດ Ｉ，／
￡＝叫『十ｃ ∑ ＋ｃ一∑ ，一 ∑ ［－ｖ，（ｗ＋６）一Ｉ＋４］－ ∑ 专
｛ｉｌｙ，｝｛ＪＩＹｊ —Ｉ｝ｉ＝ｌｉ＝１（５）
满足下面的约束条件：
类面 “ 推 ” 向正类样本一定距离。较之传统的ＳＶＭ算法采用同常数Ｃ作为共同的惩罚常数，引入差异性惩罚的思想，对正、负类样本分别用不同的数值Ｃ一作为惩罚常数，这样可以做到对不同误分类代价进行不同程度的惩罚。具体为（２）的形式：

一种基于欠采样的不平衡数据分类算法

３ＫｅａｏａｒｆｙｏｉＣｍｐｔｔｎａｄＫｏｅｇｎｉｅｒｇｆｒｉｉｒｆｄｃｔｎＪｉｎｖｒｉ，ｈｎｃｕ３０１，ｈｎ）．ｙＬｂｒｔｙｏｍｂｌｏｕａｉｎｗｌｄｅＥｇｎｅｎｎｓｙｏｕａｏ，ｉｎＵｉｅｓＣａｇｈｎ１０２ＣａｏＳｃｏｎｉｏＭｔＥｉｌｙｔｉ
ｌ概述
在许多实际应用领域中存在数据不平衡情形，例如信用欺诈、入侵检测、医疗诊断等。近年来，不平衡数据学习（ａｎｅｔＬａｎｎ，Ｄ）ＩｌｃｄＤａｅｒｉｇＩＬ问题得到了机器学习研究者ｍｂａａ
［ｓｒｃ］ＩａａｃｄＤａａＬａｎ（）ｐｏｌｍｓｏｅｏｅｒｓａｃｓｕｓｉｃｉｅｌａｎｎ．ｈｓｐｐｒｐｅｅｔａｃｓｉｃｔｎＡｂｔａｔｍｂｌｎｅｔｅｍｉｇＩＤＬｒｂｅｉｎｆｔｅｅｒｈｉｓｅｎｍａｈｎｅｒｉｇＴｉａｅｒｓｎｓｌｓａｏｈａｆｉｉａｇｒｈｂｓｄｏｎｅｓｒｐｉｇｗｈｃｌｏｔｍｎｅｓｍｐｅｅｊｒｙｅａｌｓａｄｒｔｎｅｍａｏｉｘｐｅｅｒｅｃａｓｆｏｄｎｌｏｉｍａｅｎｕｄｒｎｌ，ｉｈａｒｔａｎｇｉｈｕｄｒａｌｔｏｔｘｍｐｅ，ｎａｓｊｒｅａｌｓａｓｉｂｒｅｓｍａｉｈｅｉｔｈｙｔｍｎｔｌｙｈＷｉｅＡｈｈｔｔＵＣｅｏｔｚｔｎｏｊｃｖｓＩｃｏｓｓｈｓａｐｏｒｔｏｉｄｕａａｃｅａａｓｔａｄｔａｓｅｙｓａｓｅａｔｐｍｉａｉｂｅｔｅ．ｔｈｏｅｅｍｏｔｐｒｐａｄｍａｒｉｓｏｂｎｅｔ，ｎｉｅｉｃｓｉｒｓｈｉｏｉｔｉｅｎａｔｌｈｔｄｅｒｎｔＢａａｌｆｈｎｉ

不平衡数据分类方法及其在入侵检测中的应用研究

（ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＳｙｓｔｅｍＬａｂｏｒａｔｏｒｙ，ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣｉｎｃｉｎｎａｔｉ，Ｏｈｉｏ４５２２１，ＵＳＡ）
ＡｂｓｔｒａｃｔＴｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｓａｌｗａｙｓｈａｖｅｌｏｗｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｒａｔｅｅｓｐｅｃｉａｌｌｙ｛ｏｒｔｈｅｍｉｎｏｒｉｔｙｃｌａｓｓｗｈｅｎｔｈｅｙａｒｅｄｉｒｅｃｔｌｙｅｍｐｌｏｙｅｄｏｎｃｌａｓｓｉｆｙｉｎｇｉｍｂａｌａｎｃｅｄｄａｔａｓｅｔｓ．ＡＫ－Ｓｓｔａｔｉｓｔｉｃｂａｓｅｄｎｅｗｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｍｅｔｈ — ｏｄｆｏｒｉｍｂａｌａｎｃｅｄｄａｔａｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄｔＯｅｎｈａｎｃｅｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｍｉｎｏｒｉｔｙｃｌａｓｓｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．Ａｔｆｉｒｓｔ，ｔｈｅＫ＿Ｓｓｔａｔｉｓｔｉｃｗａｓｅｍｐｌｏｙｅｄａｓａｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｍｅａｓｕｒｅｔｏｒｅｍｏｖｅｒｅｄｕｎｄａｎｔｖａｒｉａｂｌｅｓ．ＴｈｅｎａＫ－Ｓｂａｓｅｄｄｅｃｉｓｉｏｎｔｒｅｅｗａｓｂｕｉｌｔｔｏｓｅｇ — ｍｅｎｔｔｈｅｔｒａｉｎｉｎｇｄａｔａｉｎｔｏｓｅｖｅｒａｌｓｕｂｓｅｔｓ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｗｏ－ｗａｙｒｅｓａｍｐｌｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓ，ｆｏｒｗａｒｄａｎｄｂａｃｋｗａｒｄ，ｗｅｒｅｕｓｅｄｔｏ

基于邻近样本类别判断的不平衡数据分类算法

ｈｅｔｉｍｂａｌａｎｃｅｄｄａｔａｃｌａｓｓｉｆｃａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｐｒｏｐｏｓｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒｏｎｌｙｃｏｎｓｉｄｅｒｅｄｈｅｔｃａｔｅｇｏｉｒｅｓｏｆａｓｍａｌｌｎｕｍｂｅｒｏｆｎｅｉｇｈｂｏｒｉｎｇｓａｍｐｌｅｓ，ｒａｔｈｅｒｔｈａｎｃｏｎｓｉｄｅｉｒｎｇｔｈｏｓｅｏｆａｌｌｔｈｅｔｒａｉｎｉｎｇｓａｍｐｌｅｓ，ＳＯｉｔｃａｎｏｖｅｒｃｏｍｅｔｈｅｉｎｌｆｕｅｎｃｅｔｏｔｈｅｍｉ — ｎｏｒｉｔｙｃｌａｓｓｃａｕｓｅｄｂｙｔｈｅｕｎｅｖｅｎｄｉｓｔｉｒｂｕｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｃｌａｓｓｅｓ．Ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｅｘｐｅｉｒｍｅｎｔｓｏｎｃｈｕｒｎｄａｔａｓｅｔｓｆｕｌｌｙ
第２９卷第１０期
２０１３年１０月
科技通报
ＢＵＬＬＥＴＩＮ０ＦＳＣＩＥＮＣＥＡＮＤＴＥＣＨＮ０Ｌ０ＧＹ
Ｖ０１．２９ＮＯ．１Ｏ０ｃｔ．２０１３
基于邻近样本类别判断的不平衡数据分类算法
ＡｎＩｍｂａｌａｎｃｅｄＤａｔａＣｌａｓｓｉｉｆｃａｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄ

不平衡数据的深度迁移学习分类算法

第二章相关理论及研究 .................................................................................................. 8 2.1 迁移学习概述 ..................................................................................................... 8 2.2 深度学习概述 ................................................................................................... 10 2.2.1 深层网络的类型及结构........................................................................ 10 2.2.2 损失函数................................................................................................ 12 2.2.3 深度迁移学习........................................................................................ 14 2.3 不平衡分类性能评价标准 ............................................................................... 14 2.4 本章小结 ........................................................................................................... 17

不平衡数据分类方法综述

不平衡数据分类方法综述摘要：不平衡数据分类问题是机器学习领域的一个重要问题，许多实际应用场景中的数据集都存在着类别分布不均的情况。

本文对不平衡数据分类问题进行了综述，介绍了近年来常用的方法，包括基于阈值移动的方法、基于采样的方法、基于核函数的方法、基于集成学习的方法等。

对于每种方法，本文分别从原理、优缺点、应用场景等方面进行了详细的介绍和分析。

关键词：不平衡数据分类；阈值移动；采样；核函数；集成学习 1. 引言在机器学习领域，分类问题一直是一个重要的研究方向。

然而，在实际应用中，很多数据集都存在着类别分布不均的问题，即某一类别的样本数量远远多于另一类别。

这种情况被称为不平衡数据分类问题。

不平衡数据分类问题的存在会导致模型的性能下降，因为模型会更加倾向于预测样本数量多的类别。

因此，如何有效地解决不平衡数据分类问题成为了一个热门的研究方向。

本文旨在对不平衡数据分类问题进行综述，介绍近年来常用的方法，包括基于阈值移动的方法、基于采样的方法、基于核函数的方法、基于集成学习的方法等。

对于每种方法，本文分别从原理、优缺点、应用场景等方面进行了详细的介绍和分析。

2. 基于阈值移动的方法基于阈值移动的方法是一种简单而有效的解决不平衡数据分类问题的方法。

其核心思想是通过调整分类器的阈值来平衡类别分布。

具体来说，对于一个二分类问题，分类器会将样本分为正类和负类两个类别。

分类器的输出通常是一个概率值，表示该样本属于正类的概率。

如果分类器输出的概率大于某个阈值，就将该样本划分为正类，否则划分为负类。

对于不平衡数据分类问题，我们可以通过调整分类器的阈值来平衡类别分布。

具体来说，我们可以将阈值设定为正类样本的比例，即：$$threshold = frac{num_positive}{num_positive +num_negative}$$其中，$num_positive$ 表示正类样本的数量，$num_negative$ 表示负类样本的数量。

不平衡时间序列分类算法研究

不平衡时间序列分类算法研究时间序列分类是一种重要的数据挖掘任务，广泛应用于各种领域，如金融、医疗、交通等。

然而，真实世界中的时间序列数据通常是不平衡的，即不同类别的样本数量存在严重的不均衡问题。

这种不平衡性可能会对分类算法造成严重影响，导致对少数类别样本的分类性能下降。

因此，研究如何有效应对不平衡时间序列分类问题成为了当前学术界和工业界关注的焦点。

为了解决这一问题，研究人员提出了各种不平衡时间序列分类算法。

其中一种常见方法是基于采样技术进行数据预处理。

过采样技术通过增加少数类别样本数量来实现数据均衡化。

SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）是一种常用的过采样方法，通过生成合成样本来增加少数类别样本数量。

然而，在处理时间序列数据时，传统过采样方法可能会导致合成出来的新样本与原始真实样本之间存在较大差异。

为了解决这个问题，在过采样阶段可以引入基于动态时间规整（DTW）的方法。

DTW是一种常用的时间序列相似度度量方法，能够考虑时间序列数据的形状和长度差异。

通过在合成样本生成过程中引入DTW，可以保证生成的合成样本与原始样本在形状和长度上更加相似，从而提高分类性能。

除了过采样技术外，欠采样技术也是一种常用的不平衡时间序列分类算法。

欠采样技术通过减少多数类别样本数量来实现数据均衡化。

然而，欠采样方法可能会导致丢失多数类别中重要信息的问题。

为了解决这个问题，研究人员提出了一种基于聚类和重构误差最小化的欠采样方法。

该方法首先使用聚类算法将多数类别数据划分为若干个簇，然后通过重构误差最小化来选择每个簇中最具代表性的少数类别样本作为代表性子集。

除了基于采样技术的方法外，还有一些其他不平衡时间序列分类算法也值得关注。

例如，在特征选择阶段可以使用基于信息增益或相关系数等指标进行特征选择，以提高分类性能。

此外，在模型训练阶段可以使用集成学习算法，如随机森林或Adaboost，来进一步提高分类性能。

不平衡数据的例子

不平衡数据的例子
不平衡数据的例子包括：
1. 在二分类问题中，训练集中class 1的样本数与class 2的样本数的比值为60:1。

使用逻辑回归进行分类，最后结果是其忽略了class 2，将所有的训练样本都分类为class 1。

2. 在三分类问题中，三个类别分别为A，B，C，训练集中A类的样本占70%，B类的样本占25%，C类的样本占5%。

最后我的分类器对类A 的样本过拟合了，而对其它两个类别的样本欠拟合。

3. 在网页中有很多广告，我们只会点击很少量我们感兴趣的广告，所以广告被点击y=1的样本要比y=0的少很多。

4. 信用卡欺诈，不会还款的只是少数。

5. 推荐系统，推荐的物品被购买的比例很低。

不平衡数据分类方法研究的开题报告

不平衡数据分类方法研究的开题报告一、选题的背景和意义随着大数据时代的到来，数据量不断增大，同时数据的不平衡性也越来越明显。

在实际应用中，许多分类问题都是不平衡数据分类问题，即其中的某一类别的样本数远远少于其他类别的样本数，这种类型的分类问题被称为不平衡数据分类问题。

不平衡数据分类问题在医疗、金融、航空等领域都具有重大应用价值。

不平衡数据分类问题的研究，旨在寻找一种有效的算法，对少数类别进行分类，提高分类准确率和召回率，在实践中能够提高决策的精度和可靠性，对人们生产和生活都有着极大的实际意义。

二、研究的内容和步骤本次研究旨在探索不平衡数据分类问题的算法，包括采样方法、决策树方法、支持向量机方法和神经网络方法，并找出适用于不同场景的最优算法。

研究的步骤分为以下几个方面：1.分类问题的研究背景和分类算法的调研。

详细研究不平衡数据分类问题的背景，针对不同的不平衡数据分类问题，归纳总结了分类算法的现状和发展趋势。

2.不平衡数据分类问题的评价标准。

评价指标是衡量分类算法优劣的重要指标，本研究将介绍目前所有的不平衡数据分类问题中广泛使用的评价标准。

3.采样方法的研究。

不平衡数据分类问题的核心算法之一是采样方法。

本研究将提出一些经典的采样方法的优劣，包括欠采样、过采样和组合采样，探讨其适用范围、优缺点，并分析其在不平衡数据分类问题中的应用。

4.决策树方法的研究。

决策树是常用的一种分类方法，本研究将分析决策树在不平衡数据分类问题中的应用，比较不同决策树算法之间的差异，找出最优的决策树算法。

5.支持向量机方法的研究。

支持向量机是一种非常有效的分类方法，具有广泛的适用性，在不平衡数据分类问题中有着稳定的性能。

考虑到SVM有应用的局限性，本研究将提出各种方法为不平衡数据分类中的SVM算法提供解决办法。

6.神经网络方法的研究。

神经网络算法是无监督学习和智能推理的重要手段之一，具有很好的自适应性和泛化能力，在不平衡数据分类问题中表现出很强的分类性能。

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文章编号：１７ — １６２０）３０８～４６３５９（０８０ —０７０
一
种不平衡数据的分类方法
李永新
（平顶山学院数学系，河南平顶山４７０）６００
摘要：针对一个球的模式分类（ＳＣ方法没有考虑样本分布不平衡的问题，出一种不平衡数据的分类方法．ＳＰ）提该方法引入类权重因子和样本权重因子，通过一个超球面将两类数据以最大分离比率分离，从而提高不平衡数据对正类分类和预测的性能．实验结果表明，该方法可以有效提高不平衡数据的分类性能．关键词：不平衡数据；权重因子；超球面；类算法分
维普资讯
第３４卷第３期２００８年６月
兰
州
理工ຫໍສະໝຸດ 大学学报
Ｖｏ．４Ｎｏ３１３．
ＪｕｎｌｆＬｎｈｕＵｎｖｒｉｙｏｃｎｌｇｏｒａａｚｏｉｅｓｔｆＴｅｈｏｏｙｏ
Ｊｎ０８ｕ２０
ｖａｓｎｌｐｅｅ（ＳｉｉｇｅｓｈｒｓＳＰＣ）ａｃａｓｆａｉｎｍｅｈｄｆｒｉａａｃｒｂｅｗａｒｐｓｄ，ｌｓｉｃｔｔｏｏｍｂｌｎｅｐｏｌｍｓｐｏｏｅ．Ｗｅｇｔｄｃａｓｉｏｉｈｅ —ｌｓｆｃｏｓａｄｗｅｇｔｄｓｍｐｅｆｃｏｓｗｅｅｉｔｏｕｅｎｏｔｉｍｅｈｄＢｙｕｉｇａｌａｐｅｉｓｒａｅａｔｒｎｉｈｅ —ａｌａｔｒｒｎｒｄｃｄｉｔｈｓｔｏ．ｓｎｎｕｔｓｈｒｕｆｃ，ｒｃｔｅｂｔｌｓｅｆａａｗｅｅｓｐｒｔｄｗｉａｉｍｅａａｉｎｒｔｈｏｈｃａｓｓｏｔｒｅａａｅｔａｍｘｍｕｓｐｒｔｏａｉｄｈｏ，Ｓｈｔｈｌｓｉｃｔｏｎｒ — Ｏｔａｅｃａｓｆａｉｎａｄｐｅｔｉｄｃｉｎａｃｒｃｆｔｅｐｓｔｅｃａｓｓｍｐｅｗａｍｐｏｅ．Ｅｘｅｉｎａｅｕｔｈｗｅｈｔｔｉｔｏｉｔｃｕａｙｏｈｏｉｖ－ｌｓａｌｓｉｒｖｄｏｉｐｒｍｅｔｌｒｓｌｓｏｄｔａｈｓｍｅｈｄｓｃｕｄｅｆｃｉｅｙｅｈｎｅｔｅｃａｓｆａｉｎｐｒｏｍａｃｔｈｎａａｃｄｄｔｅｓｏｌｆｅｔｖｌｎａｃｈｌｓｉｃｔｅｆｒｎｅｗｉｈｔｅｕｂｌｎｅａａｓｔ．ｉｏ
在机器学习和数据挖掘研究中，常假定用于通
坚实的理论基础，广能力比较强，得到广泛应推已用，Ｓ但ＶＭ易受噪点的影响．Ｔａ人在Ｓ由ｘ等ＶＭ的基础上提出的支持向量域描述（ＶＤ［，ＳＤ）４主要］
Ｋｅｒｓ：ｕｂｌｎｅａａｓｔｙｗｏｄｎａａｃｄｄｔｅ；ｗｅｇｔｎａｔｒｌｒｓｈｒｃｌｓｒａｅｌｓｉｉａｉｎａｇｒｔｍｉｈｉｇｆｃｏ；ｕｔａｐｅｉａｕｆｃ；ｃａｓｆｔｌｏｉｃｏｈ
中，仅考虑两类数据的不平衡问题，少数类样本称把为正类，相应的多数类样本称为负类．把在这种不平
献Ｅ］出将Ｓｌ和ＳＤ的优点结合起来，ｓ提ＶＶｌＶＤ通过求取一个超球面将两类以最大分离比率分离，以下
称这种方法为ＳＰ．ＳＣ将剔除噪点和分类同时ＳＣＳＰ进行，分类性能确实得到了提高，其没有考虑在不但
用来对一类数据进行描述和剔除噪点或奇异点．文
训练的数据集是平衡的．而这一假设在很多实际然问题中是不成立的，据集中某个类别的样本数可数能会远少于其他类别．如故障诊断、例医疗诊断、欺诈人侵等很多领域中“ 故障 ” 样本通常少于“ 常” 正样本，病人 ” 本通常少于“ 康人 ” “ 样健样本等．在本研究
中图分类号：１１ＴＰ８文献标识码：Ａ
Ａｌｓｉｉａｉｎｍｅｈｏｏｌｓ－ｎｂｌｎｃｄｄｔｃａｓｆｃｔｏｔｄｆｒｃａｓｕａａｅａａ
ＬＩＹｏｇｘｎｎ — ｉ
（ｐｒｍｅｆＭａｈｍａｉｓＤｅａｔｎｔｏｔｅｔｃ，ＰｉｇｉｇｓａｎｖｒｉｎｄｎｈｎＵｉｅｓｔｙ，Ｐｉｇｉｇｈｎ４７０ｎｄｎｓａ６００，Ｃｈｎ）ｉａ
Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ｆｏｈｒｂｅｏｎａａｃｄｄｔｌｓｉｃｔｎｗａｏｉｃｓｅｎｔｅｐｔｅｎｃａｓｆａｉｎｒｔｅｐｏｌｍｆｕｂｌｎｅａａｃａｓｆａｉｓｎｔｓｕｓｄｉｈａｔｒｌｓｉｃｔｉｏｄｉｏ