不平衡数据集分类算法毕业论文【附代码+数据】

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• 随着大数据时代的来临，数据分类问题在人工智能领域占据着至关重要的地位。然而，类别不平衡数据集的出现给传统分类算法带来了巨大挑战。类别不平衡指的是数据集中不同类别样本数量分布不均衡，这容易导致传统分类算法出现偏差。
• RUCSMOTE 算法应运而生，它巧妙地将随机欠采样和 SMOTE 改进算法相结合，致力于解决不平衡分类问题。该算法充分融合了聚类算法和欠采样算法的优势。通过聚类算法，可以将数据进行有效的分组，使得相似的数据点聚集在一起。这样在进行欠采样时，能够更加有针对性地选择多数类样本进行删除，从而减少过拟合的风险。同时，在欠采样的过程中，RUCSMOTE 算法能够巧妙地保留多数类的重要信息，避免了因过度删除多数类样本而导致的信息丢失。
• 实验结果充分证明了 RUCSMOTE 算法的有效性和卓越性能。在多个数据集上进行测试，该算法显著提升了 AUC 和 GM 值。AUC（Area Under the Curve）是衡量分类器性能的重要指标之一，它表示了分类器在不同阈值下的分类能力。GM（Geometric Mean）值则综合考虑了不同类别的分类准确率，对于不平衡数据集的评估更加全面。RUCSMOTE 算法能够在不平衡数据集上取得较高的 AUC 和 GM 值，说明它能够有效地处理类别不平衡问题，提高分类器的准确性和稳定性。

（2）CBA-VAE 算法

• 为了解决不平衡多分类问题，本文提出了 CBA-VAE 算法。该算法在数据层面和算法层面都进行了创新性的改进。在数据层面，CBA-VAE 算法采用过采样技术来平衡数据集。过采样技术通过增加少数类样本的数量，使得不同类别的样本数量更加均衡。同时，为了增加多数类样本的多样性，算法还使用了 Bagging 方法进行数据随机抽样。Bagging 方法可以从原始数据集中抽取多个不同的子数据集，每个子数据集都可以训练出一个不同的分类器。通过组合这些分类器的预测结果，可以提高分类器的准确性和稳定性。
• 在算法层面，CBA-VAE 算法引入了变分自编码器进行降维。变分自编码器是一种强大的无监督学习算法，它能够学习到数据的潜在表示，提取有效的特征，并减少数据的维度。通过降维，可以降低数据的复杂性，提高分类器的训练效率和准确性。同时，变分自编码器还可以学习到数据的分布特征，从而更好地处理不平衡数据集。
• 实验结果表明，CBA-VAE 算法在不平衡多分类问题上表现出色，获得了较高的 AUC 和 GM 值。这说明该算法能够有效地平衡数据集，提高分类器的准确性和稳定性。同时，CBA-VAE 算法还表现出了良好的鲁棒性，即在不同的数据集和实验条件下都能够保持较好的性能。

（3）深度学习模型在类别不平衡问题中的应用

• 基于 RUCSMOTE 算法，本文进一步将深度学习模型应用于解决类别不平衡问题。深度学习模型具有强大的学习能力和泛化能力，能够自动提取数据的特征，从而提高分类器的准确性和稳定性。在标准 NSL-KDD 数据集上，使用 AUC、GM、Recall 和 F1 值等指标对模型进行评估。
• 在二值分类中，该方法显著提高了网络入侵检测系统的性能，达到了 98.3% 的 AUC 值。这说明深度学习模型能够有效地处理类别不平衡问题，提高网络入侵检测系统的准确性和稳定性。在多类分类中，也取得了优异的成绩，达到了 95.5% 的 AUC 值。这表明深度学习模型在处理类别不平衡问题上具有显著的优越性和改进效果。

numMajority = 1000;
numMinority = 100;
majorityData = randn(numMajority, 2);
minorityData = randn(numMinority, 2) + 5;

% 合并数据
data = [majorityData; minorityData];
labels = [ones(numMajority, 1); zeros(numMinority, 1)];

% 随机欠采样
randomIndices = randperm(numMajority);
sampledMajorityData = majorityData(randomIndices(1:numMinority*2), :);
sampledLabels = [ones(numMinority*2, 1); zeros(numMinority, 1)];

% 可视化原始数据和欠采样后的数据
figure;
subplot(1,2,1);
plot(majorityData(:,1), majorityData(:,2), 'bo', 'MarkerSize', 5);
hold on;
plot(minorityData(:,1), minorityData(:,2), 'ro', 'MarkerSize', 5);
title('Original Data');
legend('Majority Class', 'Minority Class');

subplot(1,2,2);
plot(sampledMajorityData(:,1), sampledMajorityData(:,2), 'bo', 'MarkerSize', 5);
hold on;
plot(minorityData(:,1), minorityData(:,2), 'ro', 'MarkerSize', 5);
title('Random Under-sampling');
legend('Sampled Majority Class', 'Minority Class');

% 使用简单的分类算法进行测试
model = fitcsvm([sampledMajorityData; minorityData], [ones(numMinority*2, 1); zeros(numMinority, 1)]);
predictions = predict(model, [majorityData; minorityData]);

% 计算一些评估指标
accuracy = sum(predictions == labels) / numel(labels);
disp(['Accuracy: ', num2str(accuracy)]);

% 尝试过采样
repeatedMinorityData = repmat(minorityData, 5, 1);
oversampledData = [majorityData; repeatedMinorityData];
oversampledLabels = [ones(numMajority, 1); zeros(numMinority*5, 1)];

% 可视化过采样后的数据
figure;
plot(oversampledData(:,1), oversampledData(:,2), 'bo', 'MarkerSize', 5);
hold on;
plot(repeatedMinorityData(:,1), repeatedMinorityData(:,2), 'ro', 'MarkerSize', 5);
title('Over-sampling');
legend('Majority Class', 'Oversampled Minority Class');

% 再次使用分类算法进行测试
model2 = fitcsvm(oversampledData, oversampledLabels);
predictions2 = predict(model2, [majorityData; minorityData]);

accuracy2 = sum(predictions2 == labels) / numel(labels);
disp(['Accuracy after over-sampling: ', num2str(accuracy2)]);

% 使用 Bagging 方法进行数据随机抽样
numBags = 5;
baggedPredictions = zeros(numMajority + numMinority, numBags);
for i = 1:numBags
    bagIndices = randsample(numel(labels), numel(labels), true);
    baggedData = data(bagIndices, :);
    baggedLabels = labels(bagIndices);
    modelBag = fitcsvm(baggedData, baggedLabels);
    baggedPredictions(:,i) = predict(modelBag, data);
end

% 组合 Bagging 预测结果
combinedPredictions = mode(baggedPredictions, 2);

accuracyBagging = sum(combinedPredictions == labels) / numel(labels);
disp(['Accuracy with Bagging: ', num2str(accuracyBagging)]);