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传统的分类方法都是建立在类分布大致平衡这一假设基础上的,然而实际情况中,数据往往都是不均衡的。因此,传统分类器分类性能通常比较有限。从数据层面和算法层面对国内外分类算法做了详细而系统的概述。并通过仿真实验,比较了多种不平衡分类算法在6个不同数据集上的分类性能,发现改进的分类算法在整体性能上得到不同程度的提高,最后列出了不均衡数据分类发展还需解决的一些问题。