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面向在线不均衡数据分类的极限学习机算法研究
面向在线不均衡数据分类的极限学习机算法研究
摘要：在线不均衡数据分类是实际应用中普遍存在的问题之一。本文针对在线不均衡数据分类问题，提出了一种基于极限学习机（ELM）算法的解决方案。极限学习机是一种单隐层前馈神经网络，具有快速训练和较好的泛化性能。通过引入对抗性采样方法和类别权重调整策略，该算法能够有效解决在线不均衡数据分类问题。实验结果表明，该算法在不均衡数据集上取得了较好的分类性能。
关键词：在线学习、不均衡数据分类、极限学习机、对抗性采样、类别权重调整
1.引言
在线不均衡数据分类是指在训练过程中，正负样本分布不平衡的情况下进行分类任务。在实际应用中，不均衡数据广泛存在于金融欺诈检测、生物医学等领域，给分类任务带来了很大的挑战。
传统的分类算法在不均衡数据分类问题上存在一些问题。首先，由于正负样本比例失衡，传统的分类算法倾向于将样本划分为占主导地位的类别，而忽视了少数类别的分类。其次，传统的分类算法在训练过程中需要对所有样本进行迭代更新，计算量较大且效率低下。因此，针对在线不均衡数据分类问题，需要提出一种高效的分类算法来解决这些问题。
2.相关工作
过去几十年来，学者们提出了许多解决不均衡数据分类问题的方法。其中，引入类别权重调整和对抗性采样的方法被广泛应用。类别权重调整方法通过调整不同类别样本的权重来平衡正负样本的比例，使得分类算法更关注少数类别的分类效果。对抗性采样方法通过随机抽样，均衡样本的分布，减小了数据不均衡带来的问题。然而，这些方法仍然存在一些问题，如计算量大、模型的收敛速度慢等。
3.极限学习机算法
极限学习机是一种单隐层前馈神经网络，其优点在于训练速度快、特征选择方便、具有良好的泛化性能。极限学习机通过随机初始化输入层到隐藏层之间的连接权重，然后通过最小化目标函数来求解输出层到隐藏层之间的连接权重。由于是随机初始化，极限学习机对输入层到隐藏层之间的连接权重不需要迭代更新，节省了大量的计算时间。
4.解决方案
为了解决在线不均衡数据分类问题，本文提出了一种基于极限学习机的解决方案。具体步骤如下：
（1）对抗性采样：根据正负样本的分布情况，采用对抗性采样方法对数据集进行采样，使得正负样本的比例接近1:1。
（2）类别权重调整：根据正负样本的比例，调整不同类别样本的权重，使得分类算法更加关注少数类别的分类效果。
（3）特征选择：使用极限学习机算法进行特征选择，选择对分类效果有较大贡献的特征。
（4）极限学习机分类：使用选取的特征和调整后的数据集，训练极限学习机分类器，并对测试样本进行分类预测。
5.实验结果与分析
本文在多个不均衡数据集上进行了实验。实验结果表明，基于极限学习机的解决方案在不均衡数据分类问题上取得了很好的分类性能。与传统的分类算法相比，该算法具有更快的训练速度和较好的泛化性能。通过引入对抗性采样方法和类别权重调整策略，该算法能够更好地解决在线不均衡数据分类问题。
6.结论与展望
本文提出了一种基于极限学习机算法的解决方案，用于解决在线不均衡数据分类问题。实验结果表明，该算法在不均衡数据集上取得了较好的分类性能。未来的研究可以进一步探索如何进一步优化算法的性能，并探索更多的解决不均衡数据分类问题的方法。
参考文献：
[1]ZhangW,WangZ,ChenQ,etal.ClassIncrementalExtremeLearningMachineforImbalancedStreamData[J].Knowledge-BasedSystems,2020,198:105950.
[2]WangX,ChenS,ChengHD,etal.IntegratingActiveLearningwithExtremeLearningMachinesforMedicalImageClassification[J].Neurocomputing,2019,350.