主动学习欠取样在不均衡数据SVM分类中的应用

"基于主动学习欠取样的不均衡数据SVM分类算法 .pdf" 不均衡数据在现实世界中的问题普遍存在，特别是在机器学习和模式识别领域。当数据集中某一类别的样本数量远远超过另一类别时，传统的分类算法，如支持向量机（Support Vector Machine, SVM），可能会出现对多数类过度拟合，导致对少数类样本的识别能力大幅下降。这种现象被称为类别不均衡问题。陶新民的研究针对这一问题，提出了一种基于主动学习欠取样的不均衡数据SVM分类算法。 主动学习（Active Learning）是一种有监督学习策略，它允许模型在训练过程中主动选择最具信息量的样本进行标注，从而提高学习效率和分类性能。在不均衡数据集的背景下，主动学习可以帮助模型更加关注那些被忽视的少数类样本。 该算法的核心步骤包括以下几点： 1. 选择代表性样本：首先，算法在核空间中挑选出一部分靠近分类界面的多数类样本。核空间的选择是因为它能够将原始特征映射到高维空间，使得原本难以区分的样本在新空间中变得易于分离。 2. 欠取样策略：接着，从这些选择的多数类样本中，依据其代表性与信息性，筛选出均衡的子集。这有助于减少多数类样本的过量，同时使分类边界向多数类方向移动，以更公平地对待两类样本。 3. 动态更新：在每次迭代中，算法会删除上一轮的支持向量，并根据新的分类界面重新选取多数类样本，这样可以不断优化分类界面，直至达到最优的泛化性能。 通过与其它不均衡数据预处理方法的比较实验，陶新民的研究证明了所提出的算法不仅能够显著提升SVM在不均衡数据中对少数类的分类性能，而且整体分类准确率和运行效率也得到了提升。这一方法对于解决实际应用中的不均衡数据问题具有重要的理论和实践意义。 关键词：不均衡数据；SVM算法；主动学习；欠取样 中图分类号：TP391 The SVM Classifier For Unbalanced Data Based on Spectrum Cluster-based under-sampling approaches 陶新民（哈尔滨工程大学信息与通信工程学院） 总结：这项研究提出了一种创新的方法，通过结合主动学习策略和欠取样技术，改进了SVM在处理不均衡数据集时的表现，提高了对少数类样本的识别精度，同时也优化了模型的整体分类性能和计算效率。这对于实际场景中的数据分析和预测任务具有重大价值。