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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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简介：
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。

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  • 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。
     
  • Python中用K-Means进行欠采样以处理不平衡数据集
    优质
    本文章介绍了如何运用Python中的K-Means算法对机器学习项目中的不平衡数据集执行欠抽样技术。通过这种方法可以改善模型训练效果，确保各类别数据分布更为均衡。 K-Means欠采样原理用于解决分类问题中的类间不平衡，并提高训练样本的多样性。该方法通过使用K-means聚类对大类别样本进行处理，形成与小类别相同数量的簇群，然后从每个簇中随机选取一个样本和风险样本一起构成平衡的数据集。 具体步骤如下： 1. 随机初始化k个聚类中心，分别记为uj(1,2,…,k)。 2. 对于大类别的每一个样本xi(1,2,…,n)，计算其与每个聚类中心uj的距离，并将该样本分配到最近的簇中。c(i)表示第i个样本最接近的那个类别（即距离最小），它的值范围为1到k，这样就完成了从原始数据集中抽取平衡子集的过程。
     
  • 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。
     
  • Python中用K-Means进行欠采样以处理不平衡数据样本
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    本文章介绍了如何在Python中使用K-means算法对机器学习中的类别不平衡数据集实施欠抽样技术。通过这种方式可以优化模型训练，提高少数类别的分类准确率。 K-Means欠采样原理是为了解决分类问题中的类间不平衡现象，并提高训练样本的多样性，可以使用K-Means方法对大类别进行聚类处理，形成与小类别数量相等的簇类数。然后从每个簇中随机抽取一个样本和保留所有的小类别样本，从而构建平衡化的数据集。 具体步骤如下： Step1：首先随机初始化k个聚类中心，分别标记为uj(1,2,…,k)； Step2：对于大类别中的每一个样本xi(1,2,…,n)，计算该样本到每个聚类中心的距离，并将其划分至距离最近的簇中。设c(i)表示第i个样本所属的最邻近的那个簇，其取值范围为1到k之间的整数；
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 改进版MATLAB粒子群算法代码-Hybrid-K-means-Pso：结合K-Means与粒子群优化，适用于高维数据集的高效聚类...
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    本项目提供一种改进型MATLAB粒子群算法（Hybrid-K-means-Pso），融合了经典的K-Means和PSO技术，旨在处理大规模及复杂结构的高维数据集聚类问题。通过优化搜索过程与增强局部最优解探索能力，该方法在保持计算效率的同时大幅提升了集群结果的质量，为数据分析领域提供了新的解决方案。 本段落介绍了一种基于MATLAB的混合粒子群优化（PSO）与K-Means算法结合的方法Hybrid-K-means-Pso，适用于高维数据集的聚类任务，并且能够更快地找到最佳解决方案。 “聚类”是指将数据集中相似的对象归为一类的技术。快速、高质量的文档分类方法对于有效地浏览、汇总和组织信息非常关键。在处理大型数据集时，分区聚类算法更为适用。本段落的方法结合了PSO算法的全局搜索能力和K-Means算法的快速收敛性，旨在实现更高效的文档分类，并避免陷入局部最优解。 实验中将对结果进行详细分析并比较该方法在不同大小的数据集上的准确性和性能表现。所使用的数据集包括IRIS、扑克、心脏和避孕方法选择等（这些数据来源于UCI存储库）。 项目文件包含Kmeans.m，KPSO.m以及KPSOK.m三个主要的代码文件，可根据需要复制并按顺序执行它们。此外还有所有相关的数据文件一并提供。