K-Means算法中，利用Python对不平衡样本进行欠采样处理。

简介：
K-Means欠采样在Python中实现，其核心目标在于应对分类任务中由于类间样本不平衡而导致的效果下降，并进一步提升训练样本的多样性。为了达到这一目的，K-Means欠采样技术能够有效地对样本进行平衡调整。具体而言，该方法通过利用K-means算法对大类样本进行聚类，从而构建出与小类样本数量相匹配的簇的数量，然后从每个簇中随机选取单个样本，将其与具有风险的样本合并，最终形成一个平衡的样本集。K-Means欠采样的具体流程如下：首先，需要随机初始化k个聚类中心，这些中心分别表示为uj(1, 2, ..., k)；随后，对于每一个大样本xi(1, 2, ..., n)，计算其与每个聚类中心uj之间的距离，并将xi分配到距离最近的簇。其中c(i)代表样本i所属的类别编号，该编号的值范围从1到k；最后确定c(i)。