1、隨著計算機及其相關領域的持續(xù)發(fā)展，數(shù)據(jù)存儲、分析的能力得到了巨大的提升，數(shù)據(jù)挖掘被廣泛應用于各個行業(yè)。隨之而來的，數(shù)據(jù)挖掘也面臨了更多的挑戰(zhàn)。由于不同應用場景下的數(shù)據(jù)集分布不同，一種算法不可能在所有形式的數(shù)據(jù)集上都適用。這就需要研究者根據(jù)數(shù)據(jù)集的類型提出相適應的理論來進行學習。
　　對于半監(jiān)督不平衡數(shù)據(jù)集，由于半監(jiān)督、不平衡等特點，傳統(tǒng)的算法在此數(shù)據(jù)集上很難有效。這就需要根據(jù)數(shù)據(jù)集的特點對傳統(tǒng)算法進行改進，以適用于此類問題。本文對

2、半監(jiān)督問題、不平衡問題進行了大量的研究，在此基礎上，根據(jù)數(shù)據(jù)集的特點，提出了半監(jiān)督不平衡數(shù)據(jù)上分類問題的解決方案。
　　本文主要工作如下：
　　首先，介紹了半監(jiān)督學習技術與不平衡學習技術的發(fā)展歷程和基本理論。
　　其次，提出了新的方法，在半監(jiān)督數(shù)據(jù)集上，使用LDA分類器，通過無標記數(shù)據(jù)集消除標記數(shù)據(jù)集上類間的不平衡性。在平衡數(shù)據(jù)集上，使用BP-Adaboost分類算法對數(shù)據(jù)集進行分類。
　　最后，針對本文提出的方