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一种距离边界合成少数类过采样技术
标题：一种距离边界合成少数类过采样技术
摘要：
过采样（Oversampling）是解决数据不平衡问题的常用技术，但传统的过采样方法容易引发过拟合问题。为了解决这个问题，本文提出了一种距离边界合成少数类过采样技术。该方法通过考虑样本与边界的距离信息，在生成合成样本时遵循一定的随机性和安全性，实现了更好地平衡少数类和多数类样本之间的分布。
1.引言
1.1研究背景
数据不平衡问题在许多现实应用中都普遍存在，如医学诊断、金融欺诈检测等。传统的机器学习算法倾向于对数量较多的多数类进行预测，而对数量较少的少数类预测能力较弱。因此，解决数据不平衡问题对于提高分类器的性能至关重要。
1.2目标与意义
本文旨在提出一种高效且准确的距离边界合成少数类过采样技术，以改善传统过采样方法的不足之处，提高分类器对于少数类的预测能力。
2.相关工作
2.1传统过采样方法
传统过采样方法包括随机过采样（RandomOverSampling）和SMOTE（SyntheticMinorityOver-samplingTechnique）等。然而，这些方法在生成合成样本时缺乏考虑样本与边界的距离信息，容易导致过拟合问题。
2.2距离边界合成少数类过采样技术
本文提出的距离边界合成少数类过采样技术综合了模仿少数类分布、考虑安全边界和引入随机性等要素，通过样本与边界的距离信息来控制合成样本的生成过程，从而克服传统过采样方法的不足之处。
3.距离边界合成少数类过采样技术
3.1距离度量
为了获取样本与边界的距离信息，本文采用了欧氏距离。通过计算样本与其K个最近邻样本的距离，可以获得每个样本与边界的距离度量。
3.2合成样本生成
为了平衡少数类和多数类样本之间的分布，本文提出了一种安全边界和随机性相结合的生成策略。在生成合成样本时，首先根据样本与边界的距离度量选择邻域内的少数类样本，然后通过随机线性插值生成新样本，并确保合成样本不越过安全边界，从而保持生成样本的有效性和多样性。
4.实验与评估
为了评估距离边界合成少数类过采样技术的性能，本文选取了多个数据集进行实验。通过与其他传统过采样方法进行比较，实验结果表明，本文提出的方法在提高分类器性能和处理数据不平衡问题方面取得了显著的改善效果。
5.结论与展望
本文提出的距离边界合成少数类过采样技术通过考虑样本与边界的距离信息，实现了生成准确且多样性的合成样本，从而有效提高了分类器的预测能力。未来的研究方向可以进一步探索如何有效选择K值和安全边界的确定方法，以及该技术在其他领域中的应用潜力。
关键词：过采样，数据不平衡，边界合成，少数类，随机性