基于广义极值分布的气象数据分类与聚类算法研究

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极值理论在机器学习中的应用日益广泛,常用于预测稀有事件的发生、刻画不对称的决策边界以及估计某些距离极值的分布等.本文借助极值理论,提出了两类改进的机器学习算法,并应用于气象领域的实际问题中.首先,对于监督学习,我们将广义极值分布与boosting算法相结合,提出了用于不平衡样本的二分类算法.在干旱、半干旱地区短临降水发生概率的估计问题中,该算法在一系列评价指标上表现突出,且拟合的模型具备良好的可解释性.其次,对于非监督学习,我们关注K-means聚类算法的改进.特别地,我们设计了基于极值分布的假设检验过程,用于识别数据中的离群点,并辅助判别聚类边界附近样本的归属.模拟实验表明,该检验步骤能有效地校正K-means模型中的误判点,从而提升模型表现.同时,在气象站点的聚类问题中,该算法给出了合理的聚类结果,且与常见的气候类型划分区域接近,为气象研究提供了有价值的参考.
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