基于主動學(xué)習(xí)的非均衡數(shù)據(jù)分類研究.pdf

1、自古以來，人們不斷積攢著各個不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)，而近些年隨著計算機技術(shù)的飛速發(fā)展，數(shù)據(jù)的接收和存儲變得極其簡單快捷，導(dǎo)致海量的數(shù)據(jù)快速積累，如何從這海量數(shù)據(jù)中取得有效信息則成為了現(xiàn)今亟待解決的問題。數(shù)據(jù)挖掘，作為從海量數(shù)據(jù)中獲得有用信息的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，應(yīng)運而生，此技術(shù)的發(fā)展有效提高了大量閑置數(shù)據(jù)的利用率，對未來發(fā)展具有極高的指導(dǎo)意義。
　　 分類任務(wù)，即確定對象屬于哪一預(yù)定義目標(biāo)類，在數(shù)據(jù)挖掘中是最常見和最重要的技術(shù)。至今，分類技術(shù)

2、的發(fā)展已進入較成熟階段。傳統(tǒng)的分類方法大多數(shù)是基于均衡數(shù)據(jù)集的，即基于數(shù)據(jù)類別分布大致相同，誤分類代價大致相同的數(shù)據(jù)集。而現(xiàn)實的分類問題中存在很多類別非均衡的情況，如信用卡欺詐檢測、醫(yī)療診斷、信息檢索和文本分類等，數(shù)據(jù)集中某個類別的樣本數(shù)可能會遠(yuǎn)多于其他類別。在這些情況下，分類器通常會傾向于將測試樣本全部歸類為多數(shù)類而忽視少數(shù)類樣本，這將導(dǎo)致得到的分類器在少數(shù)類樣本上效果很差。
　　 非平衡數(shù)據(jù)集自身的特點以及傳統(tǒng)分類算法的局限

3、性是對非均衡數(shù)據(jù)集進行準(zhǔn)確可靠分類的關(guān)鍵制約因素。因此，非均衡數(shù)據(jù)集的分類問題已逐漸成為機器學(xué)習(xí)和模式識別領(lǐng)域中的研究熱點。
　　 基于非均衡數(shù)據(jù)分類的重要性，本文提出了兩種解決方案：
　　 1)基于主動學(xué)習(xí)SMOTE的非均衡數(shù)據(jù)分類：少數(shù)類樣本合成過采樣技術(shù)(SMOTE)是一種著名的重采樣方法，但它會帶來噪音等問題，影響分類精度。為解決此問題，本文提出一種基于主動學(xué)習(xí)SMOTE的非均衡數(shù)據(jù)分類方法ALSMOTE。提出的

4、ALSMOTE方法采用基于距離的主動選擇最佳樣本的學(xué)習(xí)策略，并與支持向量機相結(jié)合，改進了SMOTE方法的局限性。實驗結(jié)果表明，該方法有效提高了非均衡數(shù)據(jù)的分類準(zhǔn)確率。
　　 2)基于集成的非均衡數(shù)據(jù)分類主動學(xué)習(xí)算法：當(dāng)前，處理類別非均衡數(shù)據(jù)采用的主要方法之一就是重采樣，主要包括過取樣和欠取樣，然而過取樣和欠取樣都有自己的不足，本文提出了拆分集成主動學(xué)習(xí)算法SBAL(Split-Boost Active Learning)，該算法