RUSBoost 是一种基于 boosting 技术的采样方法，旨在解决类标记数据中存在的类别不平衡问题。- MATLAB 开发。

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简介：
此代码实现了 RUSBoost 算法，该算法专门用于解决在包含离散类标签的数据集中遇到的类不平衡问题。RUSBoost 巧妙地融合了随机欠采样 (RUS) 技术和标准的提升程序 AdaBoost，通过系统性地移除多数类样本，从而更有效地对少数类进行建模。值得注意的是，这种方法与 SMOTEBoost 具有相似之处，后者同样结合了 boosting 和数据采样策略，但宣称其目标是通过随机欠采样 (RUS) 来达成目标多数类的平衡。采用 RUSBoost 方法能够显著简化算法结构，并加速模型训练过程。目前，作者独立完成了该算法的实现，主要出于研究目的。为了方便用户利用多种不同的弱学习器进行提升操作，开发了一个基于 Weka API 的接口。当前版本支持四种 Weka 算法作为弱学习器：J48、SMO、IBk 和 Logistic。该算法执行十次 boosting 迭代，并在每次迭代中通过删除多数类样本来维持约 35:65 的类不平衡比例（少数类样本：多数类样本）。

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RUSBoost：一种用于解决类不平衡问题的boosting采样方法 - MATLAB开发

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RUSBoost是一种专门设计来处理机器学习中类不平衡问题的改进型Boosting算法。通过结合随机欠采样技术，它有效提高了少数类样本的学习效率和分类准确性。此MATLAB代码实现提供了便捷的研究工具。这段代码实现了RUSBoost算法。该算法用于解决具有离散类标签的数据集中的类别不平衡问题。它结合了随机欠采样（RUS）与标准提升程序AdaBoost，通过移除多数类样本来更好地建模少数类。这类似于SMOTEBoost，后者也整合了boosting和数据采样技术，但声称使用随机欠采样(RUS)可以达到更佳效果。这种策略使得算法更为简洁，并且模型训练时间更快。目前RUSBoost的实现由作者独立完成并用于研究目的。为了使用户能够利用多种不同的弱学习器进行提升操作，通过Weka API创建了一个接口供其使用。当前，四种Weka算法可以作为弱学习器：J48、SMO、IBk和Logistic。该方法采用10次boosting迭代，并在每次迭代中通过对多数类样本的删除来实现35:65（少数：多数）的比例不平衡比。

SMOTEBoost算法在MATLAB中的实现：解决数据类别不平衡问题

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本文介绍了一种基于MATLAB的SMOTEBoost算法实现方法，专注于改善机器学习中常见的数据类别不平衡问题。通过结合过抽样技术和自适应 boosting 方法，该技术有效提升了少数类别的分类精度和模型整体性能。这段文字描述了SMOTEBoost算法的功能及其工作原理。它旨在解决数据集中的类别不平衡问题，特别是在少数类别的样本较少的情况下。SMOTEBoost结合使用过采样技术（如SMOTE）与提升方法（例如AdaBoost），通过在每次迭代中增加合成的少数类样本的数量来改善模型对这些稀有情况的学习能力。传统上，在处理类别不均衡的数据集时，标准的boosting算法倾向于关注多数类别的实例。这会导致即使在后续轮次中也难以纠正对于少数类别的偏差学习。然而，通过引入SMOTE技术到每一轮的提升过程中，可以增加训练集中少数类样本的比例，并且改进了对这些类别特征的学习效果。此外，这种方法不仅有助于改善偏态数据集中的分类性能，还增加了集成模型内部各个分类器之间的多样性。这是因为每次迭代中生成的是不同的合成样本集合，从而避免了过度拟合特定的少数类实例的问题。

采用分解策略解决多分类不平衡问题的方法

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本文介绍了一种基于分解策略来有效处理多分类不平衡数据集的新方法。通过将多分类任务细化为一系列子任务，该方法能够显著提高模型在少数类上的性能和准确性。针对多分类不均衡问题，提出了一种新的基于一对一（one-versus-one，OVO）分解策略的方法。首先利用该策略将多分类不均衡问题转化为多个二值分类问题；然后使用处理不均衡数据的算法建立相应的二值分类器；接着采用SMOTE过抽样技术对原始数据集进行预处理；之后通过基于距离相对竞争力加权方法来减少冗余分类器的影响；最后利用加权投票法得出最终结果。实验结果显示，在KEEL提供的多个不均衡数据集中，该方法相较于传统经典算法具有明显优势。

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

分类中的不平衡数据集问题

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简介：本文探讨了在机器学习中常见的分类任务里，当各类别样本分布极不均衡时所面临的问题及挑战。面对不均衡数据集的多分类和两分类问题时，可以使用极限学习机源码来解决相关挑战。这种方法能够有效应对类别分布不平衡的情况，并提供准确的预测结果。

基于遗传算法解决第一类线平衡问题_GA_第一类线平衡_线平衡_遗传算法_

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本文介绍了一种运用遗传算法（GA）来解决生产系统中复杂的第一类线平衡问题的方法。通过优化生产线布局，提高效率和生产力。关键词包括遗传算法、第一类线平衡及线平衡等。利用遗传算法解决给定节拍时间最小化工作站数量的线平衡问题。

RUSBoost在MATLAB中的开发

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本项目致力于在MATLAB环境中实现并优化RUSBoost算法，旨在解决分类问题中类不平衡现象，提升机器学习模型性能。在IT领域特别是机器学习与数据挖掘方面，`RUSBoost`方法广受青睐。它融合了提升算法（如AdaBoost）和随机下采样技术以解决类别不平衡问题。`RUSBoost`是“Random Under Sampling Boosting”的缩写，意即通过减少多数类样本的数量来平衡少数类与多数类之间的比例，并以此改进传统增强学习方法在处理不均衡数据集时的表现。当一个分类任务中不同种类的数据数量相差悬殊（类别不平衡）时，这会导致模型过分关注于多的那部分数据而忽略稀有的那一小部分。这种情况下，预测准确性会受到影响。`RUSBoost`通过先对多数类样本进行随机下采样来解决这一问题，并随后应用增强学习算法。在MATLAB环境中实现`RUSBoost`通常需要编写自定义函数或利用现有的机器学习工具箱。例如，可以使用MATLAB的`ClassificationEnsemble`类创建和训练包含多种学习策略（包括提升方法）的集成模型。用户可以根据具体需求调整随机下采样的方式以构建特定版本的`RUSBoost`算法。在实际应用中，开发者需要先加载并预处理数据集，这可能涉及清洗脏数据以及选择合适的特征；然后根据类别分布情况执行随机下采样，并调用`RUSBoost`进行训练。完成模型训练后，可以使用测试集评估其性能（如准确率、精确度和召回率等），必要时调整参数以优化模型。总的来说，`RUSBoost`是MATLAB环境下应对类别不平衡问题的有效工具之一，它通过结合提升学习与随机下采样技术，在处理实际世界中的数据不均衡情况中展现了重要的实用价值。

Shannon-Wiener 指数：一种衡量分类数据多样性的指标 - MATLAB开发

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本项目介绍并实现了Shannon-Wiener指数，用于评估分类数据集中的多样性。通过MATLAB代码计算生态学及其他领域中物种丰富度和均匀度。香农-维纳指数也被错误地称为 Shannon-Weaver 指数，它是用来衡量分类数据多样性的几种多样性指标之一。这个指数实际上是信息分布的熵值，它将物种视为符号，并以它们的数量作为概率进行计算。该指数的优点在于能够同时考虑物种数量和均匀度的影响：当增加新的独特物种或提高现有物种之间的均匀性时，香农-维纳指数值也会随之上升。在生态数据中，香农-维纳指数的典型范围大约为 1.5 到 3.5，并且很少会超过 4.0。根据 Southwood 和 Henderson (2000) 的观点，该指标对于衡量物种丰富度和多样性之间的关系不够敏感。

Ada-kNN及其改进版Ada-kNN2在MATLAB中的实现（含解决类别不平衡问题的全局加权方法）

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简介：本文介绍了Ada-kNN及其升级版Ada-kNN2算法在MATLAB环境下的实现，重点探讨了用于处理类别不平衡数据集的全局加权策略。 Ada-kNN, Ada-kNN2, Ada-kNN + GIHS 和 Ada-kNN2 + GIHS 的 MATLAB 实现由 Sankha Subhra Mullick 撰写。参考文献：SS Mullick，S.Datta 和 S.Das，“对类不平衡具有适应性的基于自适应学习的 k 最近邻分类器”，发表在 IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 上，doi: 10.1109/TNNLS.2018.2812279。该软件包包含七个功能：adaKnn.m 实现 Ada-kNN 算法； adaKnn2.m 实现 Ada-kNN2 算法； adaKnnGIHS.m 结合 GIHS 算法实现不平衡分类中的 Ada-kNN； adaKnn2GIHS.m。

探究不平衡数据的分类问题

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本研究聚焦于机器学习领域中的不平衡数据集分类挑战，探讨了少数类样本稀缺情况下如何有效提升模型预测性能的方法与技术。研究不平衡数据分类涉及处理那些不同类别样本数量差异极大的问题。在机器学习领域中，这类问题是常见的挑战之一，尤其是在金融欺诈检测、医疗诊断等领域更为突出。传统的算法在这种情况下往往表现不佳，因此开发能够有效应对这种类型的模型成为了当前的研究热点。研究人员提出了多种策略来解决这一难题，包括过采样少数类样本、欠采多数类样本以及生成合成数据等方法以实现类别间的平衡。此外，还有一部分研究集中在改进现有分类器或设计新的算法上，这些新方法旨在直接从不平衡的数据中提取有用信息并提高模型的预测能力。总之，在处理不平衡数据集时需要采用专门的技术和策略来克服挑战，并进一步推动相关领域的理论与应用发展。