混合重取样策略：改善非均衡数据集分类的算法

"本文介绍了一种针对非均衡数据集的分类算法，该算法结合了过取样和欠取样的混合重取样策略。通过改进的SMOTE算法对少数类进行过取样，增加其样本数量，然后利用聚类方法进行欠取样，去除冗余或噪声数据，从而实现类间数据量的平衡。这种方法旨在提高支持向量机训练的效率，同时保持整体分类性能，并提升少数类别的分类精度。" 非均衡数据集在现实世界中的分类问题中非常普遍，当某一类别的实例数量远超过其他类别时，就会导致数据不平衡。这种不平衡现象对传统的分类算法提出了挑战，因为它们往往倾向于预测占多数的类别，而忽视了少数类别的信息。因此，非均衡数据集的分类已经成为数据挖掘和模式识别领域的研究重点。 本文提出的混合重取样策略是一种解决非均衡数据集问题的有效方法。首先，它采用了改进的SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）算法，这是一种过取样技术，用于生成新的少数类样本，使得各类样本数量更加接近，从而减少类别偏斜的影响。改进后的SMOTE能更好地保持少数类样本的特征分布，避免简单的复制导致过拟合的风险。 接着，为了进一步优化数据集，该策略结合了聚类算法进行欠取样。聚类方法能够识别出数据中的冗余和噪声，通过删除这些不重要的实例，可以降低模型的复杂度，提高训练效率。这一过程不仅减少了数据集的大小，而且保留了关键的、具有代表性的样本。 实验结果证实，这种混合重取样策略在维持整体分类性能的同时，显著提高了对少数类别的分类准确率。这表明，该方法对于解决非均衡数据集的问题具有较高的实用性，尤其适用于需要关注少数类别的应用场景，如医疗诊断、金融风险评估等领域。 总结来说，该研究提出了一种创新的预处理方法，通过过取样和欠取样的混合策略，有效地处理了非均衡数据集，提高了分类模型的性能，特别是在提高少数类别的识别能力方面。这种方法对于改善基于支持向量机等分类算法的性能具有积极的指导意义，有助于推动非均衡数据集处理技术的发展。