基于梯度惩罚生成对抗网络的过采样算法

在不平衡数据分类问题中，为了更注重学习原始样本的概率密度分布，提出基于梯度惩罚生成对抗网络的过采样算法（OGPG）。该算法首先引入生成对抗网络（GAN），有效地学习原始数据的概率分布；其次，采用梯度惩罚对判别器输入项的梯度二范数进行约束，降低了GAN易出现的过拟合和梯度消失，合理地生成新样本。实验部分，在14个公开数据集上运用k近邻和决策树分类器对比其他过采样算法，在评价指标上均有显著提升，并利用Wilcoxon符号秩检验验证了该算法与对比算法在统计学上的差异。结果表明该算法具有良好的有效性和通用性。     

一种处理不均衡多分类问题的特征选择集成方法

为解决不均衡多分类问题，提出一种特征选择和AdaBoost的集成方法。首先，数据进行预处理。利用WSPSO算法进行特征选择，根据特征重要性选取初始粒子构建初始种群，使得算法初期就可以沿着正确的搜索方向开展，减少不相关特征的影响。其次，利用AdaBoost算法对于样本权重较敏感的特点，增强对小类样本的关注度。并且利用AUCarea作为评价标准，相对于其他评价标准，AUCarea具有可视化的优点且对较差AUC更加敏感。最后，与其他几种不均衡分类算法在不平衡数据集上进行对比，结果证明该算法可有效处理不均衡多分类问题。