改进的NKSMOTE算法：解决非平衡数据集分类问题

本文主要探讨了"基于NKSMOTE算法的非平衡数据集分类方法"的研究。非平衡数据集在许多实际问题中普遍存在，比如医疗诊断、金融欺诈检测等，其中一类样本的数量远少于另一类，这会导致传统机器学习算法倾向于预测多数类别，影响模型的准确性。SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）是一种常用的过采样策略，通过生成合成样本来平衡数据，但在处理过程中，它仅在少数类中寻找K近邻，可能导致新生成的样本过于集中在原始少数类样本附近，没有充分扩展。 为解决这个问题，研究人员提出了新的过采样算法NKSMOTE（New Kernelspace SMOTE）。NKSMOTE首先利用非线性映射函数将原始数据转换到高维核空间，这样可以更好地捕捉数据的复杂结构。接着，在这个高维核空间中，算法寻找少数类样本的所有邻域，而非仅限于少数类本身。这样可以更均匀地扩大少数类样本的分布，使得过采样过程更加合理。 算法的关键在于根据少数类样本在核空间中的分布对其采样倍率进行动态调整，以适应不同数据集的特性，从而改变数据集的不平衡状态。这种策略有助于提高模型对少数类别的识别能力，减少过拟合风险。 实验部分采用了常见的机器学习模型，如决策树（Decision Tree, DT）、误差逆传播算法（Error Backpropagation, BP）以及随机森林（Random Forest），对基于NKSMOTE的非平衡数据集分类方法进行了评估。通过对比这些模型在不同数据集上的性能，研究者旨在验证新算法的有效性和优越性，特别是在处理非平衡数据集时所展现的优势。 这篇研究论文深入剖析了非平衡数据集分类的挑战，并通过引入核空间和动态采样策略，提出了一个创新的解决方法。这对于提升在现实世界中遇到非平衡数据问题的机器学习模型性能具有重要的理论和实践价值。