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MATLAB中的SMOTE代码与ADASYN：不平衡数据学习的自适应过抽样技术

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简介：
本文介绍了在MATLAB环境下实现的SMOTE和ADASYN两种算法，并探讨了它们在处理分类问题中不平衡数据集时的应用及优势。 SMOTE的Matlab代码用于不平衡学习中的自适应合成采样方法ADASYN是一个Python模块，它为倾斜的数据集实现了自适应过采样技术。许多机器学习算法在处理大量倾斜的数据集时遇到困难。如果您的数据集有1000个示例，其中950个属于Haystack类，其余50个属于Needle类，则很难预测新数据中哪些是Needle类别。该算法的作用是通过向现有少数类别的样本添加一些半随机噪声来创建新的人工数据。 要使用ADASYN模块，请先确保已安装以下依赖项：pip、numpy、scipy和scikit-learn。然后，您可以运行如下命令进行安装： ``` pip install git+https://github.com/stavskal/ADASYN ``` 在成功安装软件包后，您可以通过下面的代码继续使用它： ```python from adasyn import ADASYN adsn = ADASYN(k=7, imb_threshold=0.6, ratio=0.75) new_X, new_y = adsn.fit_transform(X, y) # 对您的不平衡数据进行处理 ``` 上述代码中，`X` 和 `y` 是您原始的数据集和标签。

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  • MATLAB中的SMOTE代码与ADASYN：不平衡数据学习的自适应过抽样技术
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    本文介绍了在MATLAB环境下实现的SMOTE和ADASYN两种算法，并探讨了它们在处理分类问题中不平衡数据集时的应用及优势。 SMOTE的Matlab代码用于不平衡学习中的自适应合成采样方法ADASYN是一个Python模块，它为倾斜的数据集实现了自适应过采样技术。许多机器学习算法在处理大量倾斜的数据集时遇到困难。如果您的数据集有1000个示例，其中950个属于Haystack类，其余50个属于Needle类，则很难预测新数据中哪些是Needle类别。该算法的作用是通过向现有少数类别的样本添加一些半随机噪声来创建新的人工数据。 要使用ADASYN模块，请先确保已安装以下依赖项：pip、numpy、scipy和scikit-learn。然后，您可以运行如下命令进行安装： ``` pip install git+https://github.com/stavskal/ADASYN ``` 在成功安装软件包后，您可以通过下面的代码继续使用它： ```python from adasyn import ADASYN adsn = ADASYN(k=7, imb_threshold=0.6, ratio=0.75) new_X, new_y = adsn.fit_transform(X, y) # 对您的不平衡数据进行处理 ``` 上述代码中，`X` 和 `y` 是您原始的数据集和标签。
     
  • SMOTE的Matlab实现——解决机器学习中类不平衡问题的方法（含ADASYN等技术）
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    本文章介绍了如何使用MATLAB实现SMOTE算法，并探讨了其在处理机器学习中类别不平衡问题上的应用，同时涵盖了ADASYN及其他相关技术。 在机器学习中处理不平衡数据集是一个常见问题。例如，在银行的信用评估数据集中，97%的客户能够按时还款，而只有3%的客户无法按时付款。如果模型忽略了这3%违约率较高的群体，则尽管整体准确率可能很高，但该模型可能会给银行带来巨大损失。 因此，我们需要采取适当的策略来平衡这类不平衡的数据集。许多研究论文提出了各种技术解决方案，包括过采样和欠采样等方法以应对数据分布不均的问题。这里提到的存储库实现了一些这样的技术手段，并特别提到了一种合成少数类过采样技术（SMOTE）。 **参数：** - sample: 少数类别样本的2D numpy数组 - N: SMOTE生成的新样本数量 - k: 最近邻的数量，必须满足k <= number of minority class samples **属性：** - newIndices: 新合成样本在原始少数类数据集中的索引位置
     
  • 改进类平衡的ADASYN（SMOTE的扩展）：利用合成少数类样本减少数据集中的类别不平衡-MATLAB实现
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    本文介绍了一种基于MATLAB实现的数据预处理方法，通过改进的ADASYN算法来应对机器学习中常见的类别不平衡问题。相较于传统的SMOTE算法，该方法能够更有效地生成少数类的新样本，从而提高模型在少数类上的预测性能。 本次提交实现了论文《ADASYN：用于不平衡学习的自适应合成采样方法》（H. He、Y. Bai、EA Garcia 和 S. Li著）中提出的 ADASYN 算法。该算法旨在通过在现有少数类示例之间进行线性插值来生成新样本，以改善类别平衡。这一技术本身被称为 SMOTE 方法（合成少数过采样技术）。ADASYN 是 SMOTE 的一种扩展形式，在两个类别之间的边界附近而非仅限于少数类内部创建更多实例。此外还提供了用于生成提交标题图的演示脚本。
     
  • 不平衡数据过采样：SMOTE及其相关算法的MATLAB实现-...
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    本文章介绍了如何在MATLAB中实现SMOTE及其他用于处理分类问题中不平衡数据集的过采样算法。通过代码示例和理论解释，帮助读者理解和应用这些技术来提升模型性能。 本段落概述了SMOTE及其相关算法的实现情况： - SMOTE (Chawla, NV. et al., 2002) - 边界 SMOTE (Han, H. et al., 2005) - ADASYN（He，H. et al., 2008） - 安全级别的SMOTE （Bunkhumpornpat, C. 等人，2009） 具体参考文献如下： Chawla, NV, Bowyer, KW, Hall, LO & Kegelmeyer, WP (2002). SMOTE: Synthetic Minority Over-sampling Technique. Journal of Artificial Intelligence Research 16：321-357. Han, H., Wang, WY 和 Mao，BH (2005)。Borderline-SMOTE：不平衡数据集学习中的一种新的过采样方法。在智能计算国际会议上（第878-887页）。斯普林格，柏林，海德堡。 He, H. et al., 2008. ADASYN: Adaptive Synthetic Sampling Method for Imbalanced Learning. Bunkhumpornpat, C. 等人 (2009). 安全级别的SMOTE。
     
  • 基于ADASYN的非平衡数据处理MATLAB代码
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    本代码采用ADASYN算法解决机器学习中的非平衡分类问题，通过在MATLAB平台上实现样本合成技术优化少数类别的表示。适合研究与应用开发使用。 源码来自mathworks文件交换中心，是一种优于SMOTE的非平衡学习算法。
     
  • SMOTE的Matlab代码-Smogn：适用于回归的合成少数类过采样技术
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    本文提供了一种用于处理回归问题中的样本不均衡现象的方法——Smogn，它是基于SMOTE算法改进的MATLAB实现代码。通过引入新颖的数据筛选机制和参数优化策略，有效提升了模型在少数类样本上的预测性能。 合成少数过采样技术（SMOTE）的MATLAB代码用于高斯噪声回归。 描述： 这是针对高斯噪声回归实现的合成少数过采样技术(SMOGN)的Python版本。 使用传统插值以及引入高斯噪声 (SMOTER-GN)，进行回归的合成少数过采样技术(SMOTER)。根据给定观察结果与最近邻(KNN)的距离，在这两种方法之间做出选择：如果距离足够近，则应用SMOTER；若距离较远，使用SMOTER-GN。 适用于预测值很少或不常见的回归问题，并且可以作为对倾斜响应变量进行日志转换的替代方案，特别是在需要生成合成数据的情况下。 特点： - 唯一开源Python版本的合成少数过采样技术实现 - 支持混合类型的数据集（Pandas DataFrame输入） - 自动选择距离度量并可选地删除缺失值 - 灵活的参数设置，在连续响应变量和友好参数内控制感兴趣的区域，以对合成数据进行过采样。 - 完全Pythonic开发，旨在保证一致性、易于维护，并为未来改进提供基础。没有使用原始R实现中的外部C或Fortran函数调用。 要求： Python 3 NumPy Pandas
     
  • 改进版标题可以是：“使用Matlab实现的K-Means与SMOTE结合的不平衡数据集过抽样方法”
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    本研究提出了一种基于MATLAB的创新算法，将K-Means聚类和SMOTE技术相结合，有效解决机器学习中常见的类别不平衡问题。通过优化过抽样过程，该方法显著提升了模型在少数类样本上的分类准确率与整体性能。 K-MeansSMOTE是一种针对类不平衡数据的过采样方法。它通过在输入空间的安全和关键区域生成少数类别样本来帮助分类任务，并且该方法能够避免噪声产生，有效地克服了不同类别之间以及同一类别内部的数据分布不均衡问题。 此项目提供的是k-meansSMOTE的Python实现版本，兼容scikit-learn-contrib项目中的相关功能。它在python3.6环境下进行了测试，并与不平衡学习框架（不平衡学习库）的最新版本相集成使用。为了安装该工具包，请确保您的环境满足上述要求并执行pip install kmeans-smote命令进行安装。 若需从源代码获取该项目，可以通过以下步骤操作： 1. 克隆此存储库； 2. 进入到项目目录中运行setup.py文件以完成安装所有必要的依赖项。
     
  • 深度学习中的过采样技术：分类实例展示——利用MATLAB处理不平衡图像数据集
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    本文通过具体案例介绍了在深度学习中使用MATLAB处理不平衡图像数据集时应用过采样技术的方法与效果，旨在改善模型对少数类别的识别能力。 此示例展示了如何对具有不平衡训练数据集的图像进行分类处理，在这种情况下，每个类别的图像数量不相同。解决这一问题常用的两种方法是下采样和过采样。在执行下采样的时候，会将各个类别中的图像数量减少到所有类别中最小的那个；而当采用过采样策略时，则会使各类的样本量增加。这两种方式对于处理不平衡的数据集都是有效的解决方案。实现下采样相对简单：只需使用 splitEachLabel 函数并指定每个类别的目标最小数量即可，然而执行过采样则需要更复杂的编码方法来完成。 该代码示例不支持与增强数据存储相关联的转换数据存储操作，这意味着如果要进行数据增强处理的话，在2020年之前采用这种转换数据存储的方式会比较困难。
     
  • SMOTE的Matlab实现-合成少数类过采样技术
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    本项目提供了一种在Matlab中实施SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）的方法。通过生成人工少数类样本，该方法有效解决了分类问题中的数据集不平衡现象。 SMOTE的MATLAB代码可以用于处理不平衡数据集问题。通过生成少数类样本的合成实例来平衡不同类别之间的比例，从而提高机器学习模型在少数类上的性能。实现这一方法需要仔细设计算法以确保新生成的数据点能够有效增强训练集的质量，并且保持原有的分类边界和模式不变性。
     
  • SMOTE MATLAB代码_处理数据不均衡问题所需代码_
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    本资源提供了一段用于解决机器学习中数据不平衡问题的MATLAB代码，具体实现了SMOTE算法来合成少数类样本。适用于需要改善分类模型性能的研究者和开发者。 本资料主要用于解决数据不均衡问题，并附有相关的Matlab教程资料。