基于构造性覆盖算法的不平衡数据过采样分类方法研究的开题报告.docx

基于构造性覆盖算法的不平衡数据过采样分类方法研究的开题报告
一、选题背景
随着各种应用领域中数据采集的不断深入和数据存储技术的不断进步，大量的数据被积累到数据仓库和数据库中。这些数据通常被用于数据挖掘、机器学习等领域的应用中，从中获取知识和模型。但是，实际应用中常常遇到不平衡数据的问题，即目标类别的样本数量远远少于非目标类别的样本数量，这会导致分类器更容易将样本归类为非目标类别，而忽略目标类别。因此，如何在不平衡数据中准确分类目标类别成为目前研究的热点问题之一。
目前解决不平衡数据问题主要有两种方法：一是基于采样的方法，即通过欠采样、过采样等方法来平衡数据集，然后训练分类器；二是基于算法的方法，在算法中考虑到类别不平衡的问题，例如加权的分类、代价矩阵等方法。
对于不平衡数据集，过采样方法是一种广泛使用的方法。过采样方法通过增加样本数量，从而使数据集变得平衡，然后训练分类器。然而，简单地复制目标类别的样本并不一定是最优的方法，它可能会导致训练集存在较高的冗余性，甚至会影响分类器的性能。因此，如何有效地进行过采样，对于构建高效的分类器来说是一个重要的问题。
二、选题意义
基于构造性覆盖算法的不平衡数据过采样分类方法研究，旨在解决不平衡数据问题，在数据集平衡后通过构造样本，提高分类器的性能。
本研究的主要贡献点包括：
1.提出一种基于构造性覆盖算法的过采样方法，通过构造新的样本来平衡数据集，提高分类器的性能。
2.将构造性覆盖算法与传统过采样方法进行比较，对算法的优劣做出评价，从而确定该算法的适用性和优越性。
3.实现一个基于构造性覆盖算法的分类器，并在不平衡数据集上进行实验和测试，验证该算法的有效性。
三、研究方法
本研究采用以下方法：
1.研究深入了解构造性覆盖算法和过采样方法，分析其原理和适用范围。
2.基于构造性覆盖算法，提出一种不平衡数据过采样方法，并分析其优势和不足。
3.实现一个基于构造性覆盖算法的分类器，并在多个数据集上进行测试和比较。
4.通过对实验结果的分析，评价该算法的效果和可行性，提出改进建议。
四、预期成果
完成本研究后，预期得到以下成果：
1.基于构造性覆盖算法的不平衡数据过采样方法，并与传统过采样方法进行比较评价，分析其适用性和优越性。
2.基于构造性覆盖算法的分类器，并在多个数据集上进行测试和比较，评价该算法的效果和可行性。
3.对算法中存在的问题和不足进行分析和总结，并提出有针对性的改进建议。
五、进度安排
本研究的进度安排如下：
1.前期调研和论文写作，完成时间：2周。
2.算法设计和实现，完成时间：4周。
3.实验和结果分析，完成时间：2周。
4.论文撰写和答辩准备，完成时间：2周。
六、参考文献
[1]HeH,GarciaEA.Learningfromimbalanceddata[J].IEEETransactionsonKnowledgeandDataEngineering,2009,21(9):1263-1284.
[2]HanH,WangWY,MaoBH.Borderline-SMOTE:ANewOver-SamplingMethodinImbalancedDataSetsLearning[J].AdvancesinIntelligentComputing,2005,1:878-887.
[3]DrummondC,HolteRC.C4.5,classimbalance,andcostsensitivity:Whyunder-samplingbeatsover-sampling[J].Workshoponlearningfromimbalanceddatasets,2003,11(1):1-8.