摘要：在机器学习问题中,类别不平衡问题严重影响一些标准分类器的性能。因此,解决类别不平衡问题尤为重要。上采样是解决类不平衡问题的常用方法,其通过合成新的少数类样本来平衡类的分布。在文中,使用一种基于高斯混合模型的上采样方法来解决不平衡学习问题。通过高斯混合模型来模拟少数类的分布,在此基础上使用高斯模型来生成新的少数类样本。在UCI类别不平衡数据集上的实验结果表明,所提出的方法能够缓解类不平衡所带来的负面影响并帮助提升分类性能。

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