GMM-EM概率增强：解决非平衡数据分类

"陈刚, 吴振家的‘一种基于GMM-EM的非平衡数据的概率增强算法’探讨了如何解决机器学习中的非平衡数据分类问题。文章提出了一种利用高斯混合模型-期望最大化（GMM-EM）算法的概率增强策略，以改善少数类样本不足导致的分类偏差。通过GMM-EM建立少数类数据的概率密度函数，并基于此设计过采样算法，确保数据集在平衡前后的概率分布一致性，从而在统计特性上平衡数据。最终，采用决策树分类器处理平衡后的数据集，并通过比较不同评价指标验证算法的效果。实验在UCI和KEEL数据库的8组数据集上进行，结果显示该方法优于现有算法。" 本文主要涉及以下几个知识点： 1. **非平衡数据**：在机器学习中，非平衡数据是指两类或多类样本数量显著不对等的情况，其中多数类样本远超过少数类样本，可能导致模型偏向于识别多数类，忽视少数类。 2. **分类问题**：分类是机器学习的基本任务之一，旨在根据输入数据的特征将其分配到预定义的类别中。非平衡数据使得分类问题变得更加复杂，需要特殊处理来确保所有类别的准确率。 3. **高斯混合模型（GMM）**：GMM是一种概率模型，用于表示数据可能来自多个高斯分布的组合。它在模式识别、数据建模等领域有广泛应用。 4. **期望最大化（EM）算法**：EM算法是用于估计GMM参数的常用方法，通过迭代过程交替优化隐藏变量的期望值和模型参数，直到收敛。 5. **概率密度函数（PDF）**：PDF描述了随机变量取特定值的概率分布，用于表征数据的统计特性。 6. **概率增强**：在非平衡数据场景下，通过生成或选择具有高概率密度的少数类样本，增加其在训练集中的比例，以平衡数据集。 7. **过采样算法**：过采样是处理非平衡数据的一种策略，通过复制或生成新的少数类样本，使两类样本数量接近。 8. **决策树分类器**：决策树是一种直观的分类模型，通过构建一系列规则来决定数据的分类，易于理解和解释。 9. **评价指标**：在分类任务中，通常使用精度、召回率、F1分数等指标评估模型性能，对于非平衡数据，还需关注少数类的性能。 10. **UCI和KEEL数据库**：这两个数据库是常用的机器学习资源，包含多种类型的数据集，常用于算法测试和比较。 论文提出的方法通过GMM-EM建立少数类样本的PDF，并基于此进行过采样，有效地平衡了数据集，提高了分类器对少数类的识别能力。这一方法对于处理现实世界中的非平衡数据问题具有较高的实用价值。