随着科技的进步,特别是信息技术的快速发展,各行各业产生了大量各种形式的数据。然而可以从数据中获取的信息却是贫乏的。为了解决在海量数据中获取有用信息的问题,数据挖掘技术应运而生。当前,数据挖掘的理论和方法被广泛应用于商业、工业及科学研究等多个领域,但随着对实际应用发展的深入研究,人们发现了一类很具有挑战性的问题——不均衡数据分类,并获得人们更多的关注。这种训练样本数量在类间分布不均衡的模式分类问题,对于基于总体分类精度为学习目标的传统分类器而言,这种不均衡势必会导致分类器过多关注多数类样本,从而使少数类样本分类性能下降。本文聚焦于不均衡数据挖掘中的分类技术研究,在深入探查不均衡数据分类的各种策略基础上,围绕在数据层面上合理准确的采样算法设计、在算法层面上适应不均衡数据的分类算法改进,对已有算法的关键参数优化指导三个方面,对静态、动态不均衡数据分类；二类及多类类别数据分类,以及医学CAD中肺结节识别等问题展开研究。本文主要工作包括：(1)针对类间不均衡数据分布中类内不均衡性、类重叠及噪音问题对传统分类算法及采样算法造成的影响,本文提出一种基于概率分布估计的混合采样的数据处理算法。该算法依据数据概率分别对每个子类进行采样来保证类内的均衡性,从而同时从全局和局部两个角度改善数据的平衡性,让采样的数据更好地近似了真实的类空问分布情况,并对不均衡分布中类重叠和噪音问题加以针对性的处理。实验证明该采样算法有效改善不均衡数据的分布质量,使分类算法具有更高的分类精度。(2)针对生成模型在数据失衡的情况下输出的概率与类隶属程度并不一致,导致分类效果很不理想的问题,本文提出一种基于决策准则优化的集成分类算法。该算法基于后验概率信息,在不均衡数据评价度量指导下对分类决策准则进行优化；同时为了提高分类的泛化性,提出一种自适应随机子空间组合分类算法,以增强基分类器之间的差异性,避免分类器学习和决策准则优化的过拟合,并可自动获得基分类器的最佳数量。通过大量UCI数据集的实验验证表明,与其它同类算法相比,该算法在精度和效率上都具有更好的处理不均衡数据的优势。(3)针对现有的重采样和代价敏感算法中参数缺乏有效的指导和优化,本文提出一种性能导向优化的不均衡数据元学习方法。通过粒子群算法,以不均衡数据分类评价指标作为目标函数,来优化二类或多类数据的不均衡学习参数,并同时对特征进行选择,从而达到最佳的数据分布或代价敏感分类模型。利用UCI数据集对算法进行验证,并与领域内其他算法进行性能对比和分析,全面系统地证明算法的有效性。(4)针对具有概念漂移的不均衡数据流分类问题,本文提出一种结合选择性采样的加权集成学习算法。通过选择相似度高的历史数据和合成边界区域的新数据来有效增加少数类样本信息,扩大少数类的决策域；同时为了适应动态数据中存的概念漂移,利用集成分类思想,设计了一种基于概率分布相关度的权重分配策略。实验结果表明该算法有效地提高了少数类的识别率以及整体的分类性能,具有更好的处理不均衡数据流的优势。(5)针对肺结节CAD检测中获得的疑似肺结节数据具有真假阳性类别不均衡,真阳性数据稀少且特征维数较高等具体问题,本文使用之前提出的三种算法,基于SVM基分类器进行改进和扩展,并在医学领域中肺结节识别对数据预处理、代价敏感集成学习和元学习三种方法进行比较分析。实验表明,在保证分类高敏感性的前提下,三种算法可以有效去除过多的假阳性,进而对三维肺结节进行准确的识别；而且元学习方法由于未改变数据分布且同时对特征进行了选择,在疑似肺结节分类问题上相对于其他两种方法获得了更好的泛化能力。综上,本文提出的算法有效改善了不均衡数据分类中存在的问题,提高了少数类的识别准确性和鲁棒性。