摘要：面向类别不均衡数据集的分类学习一直是数据挖掘和机器学习领域的研究热点。数据级、算法级和集成方法是目前解决类别不均衡学习的3种主流方法,其中欠抽样是类别不均衡学习一种常用的数据级解决方法,其缺点在于容易丢失多数类中部分有用信息。文中将谱聚类引入到成对数据表示的多数类欠抽样过程中,首先利用谱聚类方法,对多数类样本进行聚类,根据聚类簇大小和簇内样本点与少数类样本点的平均距离,在每个聚类簇内抽取不同个数有代表性的样本,并将簇内样本点之间及所有少数类样本点两两成对表示,从而有效降低了所有样本成对数据表示中两两组合而导致的数据暴涨问题,同时避免了随机抽样而可能导致的有效信息丢失问题。最后在9组UCI数据集上验证了所提算法的有效性。

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