1、現(xiàn)實生活中存在著很多不平衡類數(shù)據(jù)分類問題，同時計算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，使得現(xiàn)實生活領(lǐng)域的數(shù)據(jù)膨脹速度異常迅猛，因而大數(shù)據(jù)時代的不平衡學(xué)習(xí)面臨著更為嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，如何快速高效地對海量不平衡數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，歷來是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。
　　本文首先對不平衡學(xué)習(xí)中的PAC學(xué)習(xí)模型進(jìn)行了研究，針對傳統(tǒng)PAC學(xué)習(xí)模型邊界不受樣本不平衡率和錯誤分類代價影響的問題，提出了基于代價敏感的PAC學(xué)習(xí)模型。實驗結(jié)果表明，可PAC學(xué)習(xí)所需的訓(xùn)練

2、樣本數(shù)目隨著錯分代價比例的增大而增大，隨著正類樣本比例的減小而增大，說明了基于代價敏感的PAC學(xué)習(xí)模型的正確性和有效性。
　　此外，針對現(xiàn)實生活中海量不平衡數(shù)據(jù)的分類問題，本文設(shè)計了一種基于云計算平臺的代價敏感集成學(xué)習(xí)分類算法。首先Hadoop云計算平臺對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分用于并行學(xué)習(xí)，同時結(jié)合代價敏感的思想對學(xué)習(xí)得到的基分類器進(jìn)行加權(quán)集成，實現(xiàn)了云計算平臺上的代價敏感集成學(xué)習(xí)模型。仿真實驗表明該模型能夠明顯提高少數(shù)類的查全率，同時