基本信息

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文档摘要

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高维不均衡数据下基于随机投影的决策树集成分类方法探究

一、引言

1.1研究背景与意义

1.1.1高维不均衡数据的挑战

随着信息技术的飞速发展，数据规模和维度呈爆炸式增长，高维不均衡数据在众多领域频繁出现，如生物信息学、金融风险评估、图像识别等。高维不均衡数据的处理面临着诸多难题。在密度估计方面，高维空间中数据分布极为复杂，传统的密度估计方法难以准确刻画数据的真实分布情况，导致对数据特征的理解和分析产生偏差。

维数灾难是高维数据处理中的核心问题之一，随着维度的增加，数据稀疏性加剧，样本间距离度量变得不稳定，使得基于距离的算法性能急剧下降。例如，在高维空间中，原本相邻的样本可能因为维度的增加而