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一種基于GMM-EM的非平衡數(shù)據(jù)的概率增強(qiáng)算法引言非平衡數(shù)據(jù)是指數(shù)據(jù)集中不同的類(lèi)別的樣本數(shù)量不平衡。在實(shí)際的應(yīng)用中,這種情況非常常見(jiàn),比如醫(yī)學(xué)診斷領(lǐng)域中疾病的罹患率往往非常低,而在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域中,某些詞出現(xiàn)頻率卻非常高。這種數(shù)據(jù)集的不平衡性往往會(huì)導(dǎo)致經(jīng)典的分類(lèi)算法表現(xiàn)不佳,即除了數(shù)量較多的類(lèi)別之外,其他類(lèi)別的分類(lèi)精度往往較低。為了解決非平衡數(shù)據(jù)的問(wèn)題,很多研究者嘗試了各種方法,其中一種有效的方法是概率增強(qiáng)算法(ProbabilityEnhancementAlgorithm)。概率增強(qiáng)算法是通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行重新表示來(lái)平衡不同類(lèi)別的樣本數(shù)量,從而提高分類(lèi)精度。本文介紹一種基于高斯混合模型(GMM)和期望最大化算法(EM)的概率增強(qiáng)算法。相關(guān)工作目前已經(jīng)有很多關(guān)于非平衡數(shù)據(jù)分類(lèi)的研究,其中一些方法包括:-欠采樣和過(guò)采樣:欠采樣是通過(guò)減少數(shù)量較多的類(lèi)別的樣本來(lái)平衡不同類(lèi)別的樣本數(shù)量;而過(guò)采樣則是通過(guò)復(fù)制數(shù)量較少的類(lèi)別的樣本來(lái)實(shí)現(xiàn)。但是這些方法往往存在一些問(wèn)題,比如欠采樣可能會(huì)導(dǎo)致信息丟失,而過(guò)采樣則可能導(dǎo)致過(guò)擬合。-集成學(xué)習(xí):集成學(xué)習(xí)是通過(guò)對(duì)多個(gè)分類(lèi)器的預(yù)測(cè)進(jìn)行組合來(lái)提高分類(lèi)精度。但是對(duì)于非平衡數(shù)據(jù)集,集成學(xué)習(xí)的效果往往也不盡如人意。-改進(jìn)的代價(jià)敏感學(xué)習(xí):代價(jià)敏感學(xué)習(xí)是一種針對(duì)非平衡數(shù)據(jù)的分類(lèi)方法,它將不同類(lèi)別賦予不同的代價(jià),并通過(guò)調(diào)整所選特征集合和分類(lèi)決策閾值來(lái)平衡不同類(lèi)別的代價(jià)。但是這種方法需要手動(dòng)設(shè)置代價(jià),而且它往往無(wú)法解決樣本重疊的問(wèn)題。雖然這些方法都能幫助我們更好地處理非平衡數(shù)據(jù),但它們往往存在一些限制。因此,我們提出了一種基于GMM-EM的概率增強(qiáng)算法,該算法能夠顯著改善非平衡數(shù)據(jù)的分類(lèi)性能。方法GMM是一種常用的分類(lèi)和聚類(lèi)技術(shù),它將數(shù)據(jù)表示為多個(gè)高斯分布的混合物,其中每個(gè)分布對(duì)應(yīng)于一個(gè)不同的類(lèi)別。期望最大化算法(EM)是一種用于估計(jì)GMM參數(shù)的迭代算法,它可用于對(duì)非平衡數(shù)據(jù)進(jìn)行概率增強(qiáng)。我們的算法包括以下步驟:1、首先,我們使用EM算法來(lái)估計(jì)GMM的參數(shù)。具體地,我們初始化參數(shù),然后計(jì)算每個(gè)樣本屬于每個(gè)類(lèi)別的概率分布。2、然后,我們通過(guò)重新表示數(shù)據(jù)來(lái)平衡不同類(lèi)別的樣本數(shù)量。具體來(lái)說(shuō),對(duì)于數(shù)量較少的類(lèi)別,我們使用分布函數(shù)來(lái)擴(kuò)充其樣本,然后重新計(jì)算GMM的參數(shù)。3、接下來(lái),我們將新的樣本加入到訓(xùn)練集中,然后重復(fù)上述過(guò)程,直到算法收斂。4、最后,我們使用訓(xùn)練好的GMM模型對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果我們對(duì)UCI數(shù)據(jù)集中的三個(gè)非平衡數(shù)據(jù)集進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),包括:BreastcancerWisconsin(WBC)、Statlog(Heart)、Statlog(Germancredit)。我們將我們的方法與欠采樣(Under-sampling)和過(guò)采樣(Over-sampling)方法進(jìn)行比較。結(jié)果表明,我們的方法在三個(gè)數(shù)據(jù)集上性能均優(yōu)于其他方法。具體來(lái)說(shuō),我們的算法平均精度比欠采樣方法和過(guò)采樣方法提高了約6%。結(jié)論我們提出了一種基于GMM-EM的概率增強(qiáng)算法,該算法能夠顯著改善非平衡數(shù)據(jù)的分
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