1、随机过采样 随机过采样是平衡数据集不平衡问题最简单过采样技术。它通过复制少数类示例来平衡数据。这不会导致任何信息丢失,但数据集在复制相同信息时容易过度拟合。 左:随机过采样后散点图,右:随机过采样后模型的性能 2、SMOTE 随机过采样很容易过度拟合,因为少数类样本被复制。而 SMOTE 是合成少数类的过
SMOTETomek结合了SMOTE和Tomek Links两种方法,分两步进行数据重采样:首先使用SMOTE为少数类过采样,然后通过Tomek Links方法清除"模糊"样本。这有助于生成一个平衡且类别边界清晰的数据集。 优点:兼顾样本均衡和噪声清除;尤其适用于类别不平衡程度非...
1.数据抽取:rand.nextInt(kNN)表示给定一个参数n,nextInt(n)将返回一个大于等于0小于n的随机数,即:0 <= nextInt(n) < n。在生成的K个近邻里随机取一个点与sampleData的正样本点合成采样点。 此步骤的结果sampleDataNearestNeighbors: Array[(Int, Int, Int, LabeledPoint)]各列内容: [dataArr分区,sampl...
根据奈奎斯特采样定律,采样频率应至少为信号最高频率的两倍才能无失真地重建信号。然而,Σ-Δ ADC采用远高于此要求的采样频率,即过采样。过采样的主要目的是将量化噪声分布到更宽的频率范围内,从而降低信号带宽内的噪声功率。具体来说,过采样使得量化噪声在频域内被“展频”,虽然总噪声功率不变,但单位带宽内的噪声功...
抽取,或插值,是平均方法,结合过采样,以提高分辨率。 对信号进行过采样和低通滤波器的数字信号处理通常称为插值。在这个意义上,插值被用来产生新的样本,作为一个“平均”更大数量的样本。平均样本数越高,低通滤波器的选择性越强,插值效果越好。 通过对信号进行过采样得到的额外样本m被加起来,就像在日常取平均值中一...
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SMOTE_RSB:基于粗糙集理论的SMOTE过采样方法 算法主体: 算法的主要步骤: 基于粗糙集理论的SMOTE算法以相似度作为判别依据,可细分为以下五步: 使用SMOTE算法对原数据集进行过采样,得到合成样本SyntheticInstance 将原数据集作为最终的输出数据集ResultSet 对每一个合成样本SytheticInstance(i),计算其与ResultSet中各个样本...
以恢复信号的精度为目的的过采样方法都是在基础频率以上采样。可以实现的原理是当采样速率远低于信号中的最高频率时,通过增加采样点数来提高恢复信号的精度。 二、过采样技术的应用方法 1. 模数转换器(ADC)中的过采样 在模数转换器(ADC)中,过采样技术的应用方法主要是通过增加采样速率,利用低通滤波器将高频噪声滤除...
1.过采样方法 过采样是指通过增加少数类样本数量,来达到类别平衡的目的。其核心思想是通过复制已有的少数类样本,使得少数类样本的数量增加到与多数类样本接近。最常用的过采样方法是SMOTE算法(Synthetic Minority Over-sampling Technique),它基于样本之间的相似性来生成新的少数类样本。具体来说,SMOTE算法会选择两个相邻...
首先需要知道ADC的原始采样率,即每秒钟采集的样本数量,通常以Hz(赫兹)或kHz(千赫兹)表示。 选择合适的过采样比: 过采样比是指新的采样率与原始采样率之间的比例。过采样比的选择取决于所需的分辨率提高程度和系统性能要求。 增加采样率: 根据选定的过采样比,增加ADC的采样率。这可以通过硬件或软件实现。硬件实现...