K-Means是一种常用的聚类算法,属于无监督学习,其基本思想是将数据集划分为K个簇,每个簇包含数据集中距离其它点最近的K-1个点。在聚类问题中,我们的目标是将数据集中的样本划分为若干个组,使得同一组内的样本相似度较高,而不同组之间的相似度较低。 5. K-Means基本原理 5.1 目标函数 K-Means的核心是一个优...
K-means smote:基于K均值和SMOTE的启发式过采样方法改进不平衡学习,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
通 过对 比 新数 据集和原不平 衡数 据集在不同算法中的分类应 用, 结果表明本文改进算法的分类 效果得 到明显提升,最后用两两配对T 检验验证 算法的有效性. 关键词:不平衡数据;SMOTE; K-means;负类中心;配对T 检验 引言 在实际 应用 中,我们面临的数据对象经常是不平衡数据集,即某些类别的样本数要比...
K-Means SMOTE 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样本来帮助分类。 该方法避免了噪声的产生,有效地克服了类之间和类内的不平衡。 该项目是 k-means SMOTE 的 Python 实现。 它与 scikit-learn-contrib 项目兼容。 安装 依赖关系 该实现在 python 3.6 下进行了...
本发明公开了一种基于遗传算法和 k‑means 聚类的不平衡数据集过采样方法,包括以 下内容:输入原不平衡数据集,并将不平衡数据 集划分为训练数据集和测试数据集;将训练数据 集分为正类样本集和负类样本集;利用 k‑means 聚类算法对正类样本集进行聚类,得到若干不同 的簇;对每个簇中的样本的数量分配对应的...
实验结果表明，与现有的SMOTE 、Borderline-SMOTE 和ADASYN 等过采样方法相比，所提出的WKMeans-SMOTE 方法在分类性能上有一定的提升。关键词：不平衡数据分类；聚类融合；特征权重；聚类一致性系数；簇匹配；过采样 文献标志码：A 中图分类号：TP391doi ：10.3778/j.issn.1002-8331.2011-0215 Over-Sampling ...
针对SMOTE方法对所有少数类样本进行过采样的缺陷,提出一种基于特征加权与聚类融合的过采样方法(WKMeans-SMOTE),由此进行不平衡数据分类.考虑到不同特征权重对聚类结果的影响程度不同,选择特征加权的聚类算法对原始数据集进行聚类,并多次改变初始簇中心生成不同的聚类结果;根据簇标签匹配方法将不同的聚类结果进行...