基于GMM-EM的非平衡数据集概率算法：原理、优化与应用

一、引言

1.1研究背景

在当今数字化时代，数据量呈爆炸式增长，数据的多样性和复杂性也日益凸显。非平衡数据集作为一种常见的数据形式，广泛存在于各个领域，如医疗诊断、金融风控、图像识别、自然语言处理等。在医疗诊断中，疾病的罹患率往往较低，健康样本与患病样本的数量差距巨大；在金融风控领域，欺诈交易的数量相对正常交易而言极少；在图像识别任务里，某些特定目标的图像样本可能远远少于背景图像样本；在自然语言处理中，一些低频词出现的频率相较于高频词低很多。这些实际应用场景中的非平衡数据集，给传统的机器学习和数据挖掘算法带来了严峻的挑战。

传统的机器