基于概率分布估计的混合采样算法

在类别不均衡的数据中, 类间和类内不均衡性问题都是导致分类性能下降的重要因素. 为了提高不均衡数据集下分类算法的性能, 提出一种基于概率分布估计的混合采样算法. 该算法依据数据概率分别对每个子类进行采样以保证类内的均衡性; 并扩大少数类的潜在决策域和减少多数类的冗余信息, 从而同时从全局和局部两个角度改善数据的平衡性. 实验结果表明, 该算法提高了传统分类算法在不均衡数据下的分类性能.