针对样本不均衡问题，在解耦特征的基础上，研究高维特征空间的特征增强方法，探究高维特征空间内实现样本均衡的多种变换方式，增强特征分布平衡性，提升模型在后续分类任务中的泛化能力。

针对样本不均衡问题，解决方法有很多种。其中一种常用的方法是在特征增强的基础上，利用一些数据增强的技术来扩大数据集，以达到样本均衡的目的。在高维特征空间中，可以采用以下几种特征增强方法：

1. 特征选择：选择对分类有重要作用的特征，剔除对分类无用的特征，减少特征维数，提高分类效果。

2. 特征提取：通过一些特定算法提取出对分类有用的特征，这些特征可以是原特征的组合或者变换，具有更好的可解释性和可视化性。

3. 特征降维：采用PCA、LDA等算法将高维特征空间映射到低维特征空间，减少特征维数，降低计算复杂度。

在特征增强的基础上，利用以下几种方法实现样本均衡：

1. 重采样：通过欠采样（删除多数类数据）、过采样（复制少数类数据）、SMOTE等方法生成新样本，使样本分布更加均衡。

2. 类别加权：在损失函数中为不同类别的样本设置不同的权重，使得模型更加关注少数类样本。

3. 集成学习：通过将多个不同的分类器集成起来，使得分类器的整体性能更优，能够更好地处理样本不均衡问题。

以上方法可以在高维特征空间中实现，增强特征分布平衡性，提升模型在后续分类任务中的泛化能力。