SMOTE算法

最新推荐文章于 2025-05-08 18:57:44 发布
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（1）对于少数类中每一个样本x，以欧氏距离为标准计算它到少数类样本集中所有样本的距离，得到其k近邻

（2）根据样本不平衡比例设置一个采样比例以确定采样倍率N，对于每一个少数类样本x，从其k近邻中随机选择若干个样本，假设选择的近邻为xn

（3）对于每一个随机选出的近邻xn，分别于原样本按照如下公式构建新的样本，xnew=x+rand(0,1)*(X-x)

 

mianxue
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使用MATLAB实现SMOTE算法
PixelLancer的博客
09-18 1119
在数据挖掘和机器学习中，合成少数类过采样技术（Synthetic Minority Over-sampling Technique，简称SMOTE）是一种常用的处理类别不平衡问题的方法。它通过在少数类样本之间插入合成样本，以增加少数类样本的数量。这些合成样本是通过在少数类样本之间随机选择一个样本，然后在该样本与其最近邻样本之间的线段上生成新的合成样本。它首先确定少数类样本的类别，然后针对每个少数类样本，找到其最近邻样本。它随机选择一个最近邻样本，并根据其与当前少数类样本的差异生成新的合成样本。
基于MATLAB，应用SMOTE算法对小样本类进行过采样
weixin_42355132的博客
08-14 7845
基于MATLAB应用SMOTE算法进行过采样简介正文Smote过采样函数——SmoteOverSampling名义属性距离计算函数——VDMSmote函数——Smote主函数 简介 在学习模式分类的过程中，我们往往会发现我们需要分析的数据存在样本不均衡的问题，严重时甚至相差十几倍 ，在这种情况下模式分类算法很容易忽视少数类的准确率。本文介绍的是解决样本不均衡问题常用的一种方法——通过SMOTE算法对少数类进行过采样进而解决样本不均衡的问题。本文MATLAB代码来源: SMOTE算法怎样增加新数据——MATL
SMOTE算法（matlab版本）
10-27
适用于样本不均衡的数据，可提高模型的性能。
SMOTE算法MATLAB代码：一种平衡数据集的利器
gitblog_06796的博客
05-08 568
SMOTE算法MATLAB代码：一种平衡数据集的利器 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 项目介绍 在机器学习和数据科学领域，数据不平衡问题是一个常见挑战。SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）算法作为一种解决数据不平衡的有效方法，得到了广泛应用。本项目提供了SMOTE算法的MATLAB代码实现，旨在帮助研究...
SMOTE算法 MATLAB代码
05-28
此代码为MATLAB代码，介绍的是SMOTE算法，里面有算法流程和详细说明
SMOTE matlab实现
09-12
SMOTE matlab实现
SMOTE.rar_SMOTE算法_matlab smote算法_matlab实现SMOTE_smote_smote算法matl
07-15
**SMOTE算法** SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）是一种用于处理不平衡数据集的算法，它在机器学习领域中被广泛应用。当一个数据集中某一类样本数量远少于另一类时，这种不平衡会导致分类模型...
MATLAB实现SMOTE算法的完整代码
07-22
SMOTE算法通过生成合成的少数类样本来平衡数据集，从而提升分类器的性能。 MATLAB是一款功能强大的数值计算和可视化工具，非常适合实现SMOTE算法。MATLAB代码通常包含以下几个关键部分： 数据加载：通过MATLAB的load...
机器学习中SMOTE算法过采样解决类不平衡问题的Matlab实现及应用
最新发布
07-24
SMOTE算法及其在解决机器学习分类问题中类不平衡问题的应用。首先解释了类不平衡对模型性能的影响，接着阐述了SMOTE算法的工作原理——通过人工合成少数类样本使类别间达到平衡。文中还提供了具体的实现步骤，包括...
matlab实现SMOTE
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matlab实现SMOTE
Smote的matlab代码
10-29
关于MATLAB的smote的代码，参考里面的sample_HardEnsemble_SoftEnsemble来做自己的案子！
SMOTE结合SVM算法matlab实现
03-15
SMOTE结合SVM算法实现，混合交叉验证，寻找最优参数之后，得出分类性能指标
smote的matlab代码-machine_learning:基本机器学习
06-19
smote的matlab代码介绍 该项目实现了经典的机器学习算法（ML）。 这个项目的动机包括： 帮助机器学习大一新生对这个领域的基本算法和模型有更好更深入的理解。 在 ML 领域提供现实生活和商业执行方法。 由于这种情况，我的数学理论和编码能力保持新鲜。 概述 1.调频 1.1 fast_fm 展示如何使用“fast_fm”包对数据集进行分类。 1.2 fm_rewrite 遵循FM的理论，我们自己编写python脚本。 1.3 使用者： pip install fm_easy_run 。 2.xgboost 2.1 xgboost 展示如何使用“xgboost”包对数据集进行分类。 2.2 网格搜索 展示如何使用“gridsearch”包来选择“xgboost”算法的最佳参数。 3.N-gram 用 n-gram 代替朴素贝叶斯解决的面试问题。 4.Svd @博尔格： 4.1 linalg中的矩阵分解 4.2 矩阵分解与 RSVD 5.协同过滤推荐系统 @博尔格： 5.1 项目基础 5.2 用户基础 6.语义识别 @博尔格： 6.1 解霸流程 6.2 Tf-Idf 6.3 Bp 神
smote的matlab代码-machine-learning:数据挖掘算法的一些实现
06-19
smote的matlab代码数据挖掘算法 Python中数据挖掘算法的一些实现。 这些不是“发明”，而只是文献中未在 Python 中实现的算法的实现，或者我需要自己的实现以便我可以在它们的基础上进行构建。 存储库的结构目前按系列构建： 合奏 神经网络 支持向量机 分位数。 我们还提供以下实用程序： 预处理 时间序列 评分指标。 请注意，结构是在家庭中，而不是分类或排名等功能。 在神经网络中，您可以找到不同的函数实现。 具有自己目录的分位数回归是个例外。 在写作时开发了很多： R. Cruz、K. Fernandes、JS Cardoso 和 JFP Costa。 . 在国际神经网络联合会议 (IJCNN) 上。 IEEE，2016 年。它们是在 James S. Cardoso 和 James S. Cardoso 的监督下编写的。 预处理 smote：是一种著名的过采样技术，当您对某一类的观察值太少时，它会生成新的合成样本； 我已经实现了 SMOTE 和 MSMOTE 变体 metacost：这是一个聪明的方法，通过更改类来为分类器添加成本支持 分类 我主要从事分类工作，但其中大部
smote的matlab代码-geometric-smote:GeometricSMOTE过采样算法的实现
06-19
smote的matlab代码 几何形状 几何 SMOTE 算法的实现，一种几何增强的 SMOTE 替代品。 它与 和 兼容。 文档 安装文档、API 文档和示例可以在 . 依赖关系 几何 smote 经测试可在 Python 3.6+ 下工作。 依赖关系如下： numpy(>=1.1) scikit-learn(>=0.21) 不平衡学习（>=0.4.3） 此外，要运行示例，您需要 matplotlib(>=2.0.0) 和 pandas(>=0.22)。 安装 geometry-smote 目前在 PyPi 的存储库中可用，您可以通过 pip 安装它： pip install -U geometric-smote 该软件包也在 Anaconda Cloud 平台中发布： conda install -c algowit geometric-smote 如果您愿意，可以克隆它并运行 setup.py 文件。 使用以下命令从 GitHub 获取副本并安装所有依赖项： git clone https://github.com/AlgoWit/geometric-smote.git cd g
（新手向）在matlab中运用SMOTE和前馈神经网络对wilt(枯萎)数据集进行机器学习
轻舟已过万重山的博客
04-18 4151
目录一.概述二.数据集描述三.方法数据预处理SMOTE算法Feed-forward网络四.结果 一.概述 近日，有位同学因为搞不懂matlab中的神经网络来问我怎么做，我说你把数据集发来给我看看，我稍微一看好像没啥毛病，他跟我说是UCI上面找的一个wilt数据集，而且已经划分好了训练集和测试集，我粗粗一看没啥毛病就把它直接放进了matlab的神经网络工具箱中进行训练，没想到训练出来的网络在测试集上...
基于smo算法的数据分类matlab仿真,对比线性分类和非线性分类
fpga/matlab/simulink算法仿真工程
02-01 438
1998年，SMO算法发表在SVM研究领域内引起了轰动，因为先前可用的SVM训练方法必须使用复杂的方法，并需要昂贵的第三方二次规划工具。SVM通常用对偶问题来求解，这样的好处有两个：1、变量只有N个（N为训练集中的样本个数），原始问题中的变量数量与样本点的特征个数相同，当样本特征非常多时，求解难度较大。求解对偶问题，常用的算法是SMO，彻底地理解这个算法对初学者有一定难度，本文尝试模拟算法作者发明该算法的思考过程，让大家轻轻松松理解SMO算法。要解决的是在参数上求最大值W的问题，至于和都是已知数。
smote算法
05-04
### SMOTE算法的原理 SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）是一种用于处理数据不平衡问题的经典技术。其核心思想是通过合成新的少数类样本，增加少数类的数据量，从而使分类器能够更好地学习到少数类的特征[^2]。 具体来说，SMOTE算法的工作机制如下： 1. **选择最近邻点**：对于每一个少数类样本，计算它与其他少数类样本之间的距离，并找到指定数量的近邻点。 2. **生成新样本**：随机选取其中一个近邻点，并在原样本与该近邻点之间生成一个新的合成样本。这个过程可以通过线性插值完成，即： \[ x_{\text{new}} = x_i + r(x_j - x_i) \] 其中 \(x_i\) 是原始少数类样本，\(x_j\) 是它的某个近邻点，而 \(r\) 是一个介于0和1之间的随机数[^3]。 这种策略不仅增加了少数类的数量，还引入了一定程度的变化，避免了简单复制带来的过拟合风险。 --- ### 使用方法 #### 安装依赖库 要使用SMOTE算法，可以借助 `imbalanced-learn` 库。安装方式如下： ```bash pip install imbalanced-learn ``` #### 实现代码示例 以下是利用 `imblearn.over_sampling.SMOTE` 进行数据重采样的完整代码示例： ```python from collections import Counter from sklearn.datasets import make_classification from imblearn.over_sampling import SMOTE # 创建模拟的不平衡数据集 X, y = make_classification(n_samples=5000, n_features=2, n_informative=2, n_redundant=0, n_clusters_per_class=1, weights=[0.98], flip_y=0, random_state=42) print(f"Original dataset shape {Counter(y)}") # 初始化并应用SMOTE算法 smote = SMOTE(random_state=42) X_resampled, y_resampled = smote.fit_resample(X, y) print(f"Resampled dataset shape {Counter(y_resampled)}") ``` 运行以上代码后，可以看到经过SMOTE处理后的数据集中，少数类样本的数量显著提升，达到了平衡状态。 --- ### 注意事项 尽管SMOTE能有效缓解数据不平衡问题，但在实际应用中仍需注意以下几点： 1. **过度泛化风险**：如果合成的新样本过多，可能会导致模型对训练数据的记忆能力增强，从而引发过拟合现象[^3]。 2. **高维稀疏场景下的局限性**：当数据维度较高且分布较为稀疏时，SMOTE的效果可能不如预期。此时可考虑其他改进版算法，如 Borderline-SMOTE 或 ADASYN[^1]。 ---
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