谱聚类下采样提升SVM在失衡数据故障检测中的性能

本文档探讨了在故障诊断领域中，针对传统支持向量机（SVM）在处理数据失衡问题时的局限性，即当故障样本远多于正常样本时，SVM的性能显著下降。为了克服这一挑战，作者提出了一种新颖的基于谱聚类结合下采样的SVM故障检测算法。 首先，算法的核心思想是在核空间中实施谱聚类。谱聚类是一种非线性的无监督学习方法，它利用网络邻域结构来对数据进行分组，这对于处理非欧几里得数据集，如高维或复杂分布的数据尤为有效。通过这种方法，算法能够在保持数据局部结构的同时，识别并合并相似的故障样本，从而减少类别间的差异。 接着，下采样技术被引入，其目的是平衡数据集中两类样本的数量。在传统的数据挖掘中，下采样是通过对多数类进行有选择地减少样本来达到平衡，避免过拟合，使得模型能够更专注于少数类。在这个过程中，算法会选择最具代表性的信息点，确保关键特征不会因为过度稀释而丢失。 该算法应用于实际场景——轴承故障检测，通过与传统SVM以及其他常见的故障检测算法（如随机森林、K近邻等）进行对比实验。结果显示，在数据严重失衡的情况下，提出的基于谱聚类和下采样的SVM方法表现出更强的故障检测性能。这表明，该算法不仅能够有效地处理失衡问题，还能提高故障检测的准确性和鲁棒性。 总结来说，这篇论文提出了一个创新的故障检测策略，通过谱聚类和下采样相结合的方式，改善了SVM在面对数据失衡时的表现。这对于许多工业监控和维护系统，尤其是那些故障检测任务中样本分布不均的情况，具有重要的实际应用价值。