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半监督学习是近年来流行的一种机器学习方法，主要是解决在分类问题中，未标注样例充足但有标注样例短缺的问题．但当前的大多数半监督学习算法都假定样例数据是平衡的，这在现实世界中很多情况下是不真实的．提出一种新的基于半监督学习的非平衡分类算法，通过随机动态生成样例特征子空间，有效地处理了样例数据的不平衡问题．在4个相关数据集上的实验验证了本方法的有效性．