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不平衡数据过采样：SMOTE及其相关算法的MATLAB实现-...

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • Matlab中的Smote代码-几何型Geometric-Smote过采样算法实现
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    本段介绍了一种基于MATLAB实现的Geometric-Smote过采样算法。该方法通过生成少数类样本在特征空间中的几何分布，有效增强机器学习模型对于不平衡数据集的学习能力。适用于处理分类问题中类别严重失衡的情况。 SMOTE的Matlab代码实现了一种称为几何增强型SMOTE（Geometry SMOTE）的新算法。它与现有的库兼容，并且包含文档安装、API文档以及示例等资料。 依赖关系方面，geometry-smote在Python 3.6及以上版本中运行良好，需要以下软件包： - numpy(>=1.1) - scikit-learn(>=0.21) - 不平衡学习（imbalanced-learn）库的版本为(>=0.4.3) 此外，为了能够执行示例代码，您还需要安装matplotlib (>= 2.0.0) 和 pandas (>= 0.22)。 关于安装方式，geometry-smote目前在PyPi存储库中可用。您可以使用pip命令进行安装： ``` pip install -U geometric-smote ``` 此软件包同样可以在Anaconda Cloud平台上找到并通过如下命令安装： ``` conda install -c algowit geometric-smote ``` 如果您选择手动克隆，可以通过以下步骤获取该项目的副本，并运行setup.py文件来完成安装： 1. 使用git clone https://github.com/AlgoWit/geometric-smote.git 命令从GitHub上下载代码。 2. 进入项目的目录（cd geometric-smote）并执行相应的安装命令。
     
  • 针对不平衡数据集的21种采样算法详解，涵盖SMOTE、集成算法结合采样及基于聚类的过采样方法等，探讨每种算法的原理与实践...
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    本文详细介绍了21种处理不平衡数据集的采样算法，包括SMOTE、集成算法和基于聚类的方法，并深入解析了它们的工作原理及其应用实践。 针对21种主流的采样算法，在UCI官方保险数据集上进行了实验，该数据集存在不平衡问题。所有实验均使用Python进行，并基于AUC和F1评分对结果进行了评估与注释。
     
  • 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。
     
  • 关于不平衡数据集处理的几种方法（如SMOTE）
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    本文探讨了针对机器学习中常见的类别不平衡问题，介绍了包括SMOTE在内的多种解决策略和技术，旨在提高模型在少数类样本上的预测性能。 在处理不平衡数据集时，可以使用欠采样和过采样的方法来改善模型的性能。其中一些常用的方法包括SMOTE算法及其相关实现示例。这些技术有助于平衡正负样本的比例，从而提高机器学习模型的效果。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 针对不平衡数据集的改良版SMOTE算法 (2014年)
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    本研究提出了一种改进的SMOTE算法，专门用于处理机器学习中的不平衡数据集问题。通过优化少数类样本生成过程，该方法有效提升了模型在少数类上的分类性能。 针对SMOTE（合成少数类过采样技术）在生成少数类别新样本时存在的不足，提出了一种改进的算法GA-SMOTE。该算法的关键在于将遗传算法中的三个基本算子引入到SMOTE中：利用选择算子实现对少数类样本有区别的选择；使用交叉和变异算子来控制合成样本的质量。结合GA-SMOTE与SVM（支持向量机）算法处理不平衡数据的分类问题，实验结果表明，在UCI数据集上进行大量试验后发现，GA-SMOTE在新样本的整体生成效果上有明显改进。
     
  • 基于 SMOTE 的人工少数类过采样算法
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    本研究提出了一种改进的SMOTE算法，用于解决机器学习中类别不平衡问题，通过智能生成少数类样本提升模型性能。 Synthetic Minority Over-Sampling Technique（SMOTE）算法又被称为“人工少数类过采样法”。为了防止类别不平衡数据导致的学习算法效果不佳以及某些机器学习模型失效的问题，可以使用SMOTE算法来增加少数类样本的数量，使数据集中不同类别的数量达到相对平衡。
     
  • 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。