【摘 要】
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在充斥着海量数据的时代,为了从数据中获取更多潜在的、有效的、有价值的信息,数据挖掘技术以及前沿的机器学习算法应运而生。数据的类别不平衡现象广泛存在于实际应用中,法律案件的分类,信用卡欺诈检测和医疗诊断等众多领域都存在类别不平衡现象。分类器在处理这类数据时极易向多数类样本倾斜,往往表现出较差的分类性能。然而在实际情况下,相较于多数类样本,少数类的数据往往隐含重要信息,更值得被关注。因此,如何提高少数
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在充斥着海量数据的时代,为了从数据中获取更多潜在的、有效的、有价值的信息,数据挖掘技术以及前沿的机器学习算法应运而生。数据的类别不平衡现象广泛存在于实际应用中,法律案件的分类,信用卡欺诈检测和医疗诊断等众多领域都存在类别不平衡现象。分类器在处理这类数据时极易向多数类样本倾斜,往往表现出较差的分类性能。然而在实际情况下,相较于多数类样本,少数类的数据往往隐含重要信息,更值得被关注。因此,如何提高少数类样本的信息表达并提升分类器性能成为数据挖掘的一大研究热点和难点。本文通过深入研究并分析多种经典过采样算法的弊端,结合多种策略与算法,从以下几个方面展开研究:（1）针对含噪声样本点且样本分布无规律的不平衡数据问题,提出了一种基于多指标和多层精细去噪技术的过采样算法（MIRDOTE）。该算法利用模糊聚类（FCM）技术实现数据的聚类分析;创新性地提出多层精细去噪技术,实现噪声数据的精细化排查;充分考虑少数类样本子簇的分布特性,执行基于指标的权重分配策略,实现类内数据的平衡;在样本合成阶段,根据少数类样本的簇内分布密度,采用分支合成策略,得到更真实的数据分布。（2）针对不平衡数据中存在的1)类间分布不均匀性2)簇内样本分布的松散性3)噪声样本的干扰等问题,提出了一种基于模糊自适应的过采样算法（DFBASO）。该算法利用FCM技术实现不同类样本的类内聚类分析,充分提取样本分布信息;在对少数类簇分配合成样本权重阶段,同时考虑了类间距离和少数类簇内容量两种因素,避免由于样本类间的分布不均匀导致的过覆盖现象;合成阶段,采用基于空间信息相似性的分布式的样本合成策略,进一步保证合成的样本质量。（3）基于故意伤害罪数据,通过运用词袋模型、主成分分析技术、模糊C均值聚类分析、深度神经网络分类器以及岭回归算法建立了专家智能审判系统模型,实现对新案件刑期的有效预判。实验表明,在处理不平衡的故意伤害罪数据以及不平衡的UCI数据集的分类问题时,采用本文提出的MIRDOTE算法以及DFBASO算法在Overall Accuracy,Precision,Recall,F-Score和G-Mean评价指标上均表现出较好的性能,具有实际应用价值。
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