一种基于样本包络多层聚类的数据集平衡化学习方法

摘要

本发明涉及人工智能技术领域，具体公开了一种基于样本包络多层聚类的数据集平衡化学习方法，包括步骤：选择不平衡训练集，该不平衡训练集由少数类样本和多数类样本组成；对少数类样本和多数类样本构造对应的包络化少数类样本和包络化多数类样本；对包络化少数类样本进行深度样本变换，得到对应的L层包络化少数类深度样本，L≥1；将包络化少数类样本与每层包络化少数类深度样本进行融合，得到样本数目与包络化多数类样本平衡的包络化少数类平衡样本；将包络化少数类平衡样本与包络化多数类样本融合，得到平衡训练集。本发明增加了少数类样本的多样性，提高了少数类样本的质量，从而增加了模型对少数类样本的学习能力，提升了其分类或预测的准确性。