一种基于独立成分分析和核密度估计的虚拟样本生成方法

摘要

本发明公开了一种基于独立成分分析和核密度估计的虚拟样本生成方法，本发明在系统运行初期，训练样本数量不足的情况下，利用核密度估计的方法，通过少量样本的概率密度函数估计样本整体的概率密度函数，当原始样本各属性之间存在相关性时先采用独立成分分析的方法去除原始样本各属性之间的相关性，再进行核密度估计，根据估计得到的概率密度函数生成虚拟样本。本发明可以缓解训练机器学习模型时训练样本不足的问题，提高机器学习模型的准确度。相较于其他虚拟样本生成方法，本发明引入了独立成分分析方法解决了样本各个属性间具有相关性的问题，从而拓宽了本发明的应用面。