KMeans-SMOTE完整教程：解决机器学习数据不平衡的终极方案
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/km/kmeans_smote KMeans-SMOTE是一种基于K-Means聚类和SMOTE算法的过采样方法，专门用于处理机器学习中的类别不平衡问题。该方法通过在输入空间的安全和关键区域生成少数类样本，有效避免了噪声的产生，并能克服类间和类内的不平衡。
项目概述与核心价值
KMeans-SMOTE算法通过三个关键步骤实现智能过采样：
- 使用K-Means算法对整个输入空间进行聚类
- 根据聚类结果分配要生成的样本数量
- 对筛选后的每个聚类应用SMOTE算法进行过采样
该算法的核心优势在于能够自动识别数据分布的关键区域，避免在噪声区域生成样本，从而提升分类器的性能表现。
快速安装与配置指南
环境要求
- Python 3.6及以上版本
- imbalanced-learn框架（版本>=0.4.0, <0.5）
- NumPy库（版本>=1.13, <1.16）
- scikit-learn库（版本>=0.19.0, <0.21）
安装方法
从源代码安装是最推荐的方式：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/km/kmeans_smote
cd kmeans_smote
pip install .
或者通过PyPI直接安装：
pip install kmeans-smote
核心功能深度解析
主要参数配置
KMeansSMOTE类提供了丰富的参数配置选项：
- sampling_strategy：重采样策略，支持自动模式、字典或可调用对象
- kmeans_args：K-Means聚类参数，可设置聚类数量等
- smote_args：SMOTE算法参数，包括邻居数量等
- imbalance_ratio_threshold：不平衡比率阈值，用于筛选合适的聚类
算法工作流程
- 聚类阶段：使用K-Means或MiniBatchKMeans对数据进行聚类
- 筛选阶段：基于不平衡比率过滤出适合过采样的聚类
- 过采样阶段：对每个筛选出的聚类应用SMOTE算法
智能特征
- 自动适应聚类大小，避免邻居数量超过聚类样本数
- 支持多种重采样策略，满足不同场景需求
- 提供随机过采样和SMOTE的极限情况配置
实战应用场景案例
不平衡数据集处理示例
以下是使用KMeans-SMOTE处理不平衡数据集的实际案例：
import numpy as np
from imblearn.datasets import fetch_datasets
from kmeans_smote import KMeansSMOTE
# 加载示例数据集
datasets = fetch_datasets(filter_data=['oil'])
X, y = datasets['oil']['data'], datasets['oil']['target']
# 打印原始数据分布
for label, count in zip(*np.unique(y, return_counts=True)):
print('类别 {} 有 {} 个样本'.format(label, count))
# 配置KMeans-SMOTE参数
kmeans_smote = KMeansSMOTE(
kmeans_args={'n_clusters': 100},
smote_args={'k_neighbors': 10}
)
# 执行重采样
X_resampled, y_resampled = kmeans_smote.fit_sample(X, y)
# 打印重采样后的数据分布
for label, count in zip(*np.unique(y_resampled, return_counts=True)):
print('类别 {} 在过采样后有 {} 个样本'.format(label, count))
预期输出效果
执行上述代码后，您将看到类似以下的输出：
类别 -1 有 896 个样本
类别 1 有 41 个样本
类别 -1 有 896 个样本在过采样后
类别 1 有 896 个样本在过采样后
进阶使用技巧与最佳实践
参数调优建议
- 聚类数量选择：根据数据集大小和复杂度调整n_clusters参数
- 邻居数量配置：k_neighbors参数影响生成样本的质量和多样性
- 不平衡阈值设置：通过imbalance_ratio_threshold控制哪些聚类参与过采样
性能优化策略
- 对于大型数据集，启用use_minibatch_kmeans=True以提升处理速度
- 合理设置n_jobs参数以充分利用多核处理能力
集成学习结合
KMeans-SMOTE可以与imbalanced-learn的管道功能结合使用，实现在交叉验证过程中的高效集成。
项目架构与源码解析
核心算法实现
主要算法逻辑位于kmeans_smote.py文件中，包含以下关键方法：
- _cluster：执行K-Means聚类
- _filter_clusters：筛选适合过采样的聚类
- _fit_resample：核心重采样方法
模块设计特点
- 继承自BaseOverSampler基类，保持与imbalanced-learn框架的兼容性
- 支持SMOTE和随机过采样的极限情况配置
- 提供完整的参数验证和错误处理机制
通过掌握KMeans-SMOTE的使用方法和原理，您将能够更有效地处理机器学习中的类别不平衡问题，提升模型在真实场景中的表现。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
