4、Kmeans Smote: KMeans SMOTE 是用于类不平衡数据的过采样方法。它通过在输入空间安全和关键区域生成少数类样本来辅助分类。该方法避免了噪声的产生,并有效地克服了类之间和类内部的不平衡。 KMeans SMOTE的工作分为五个步骤: 使用k均值聚类算法对整个数据进行聚类。 选择少数族裔样本数量很多的集群 将更多的合成...
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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...
混合采样方法 SMOTETomek 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常高的场景 缺点:数据清洗效果一般,且对小规模...
使用imbalanced-learn 进行欠采样和过采样 imbalanced-learn(imblearn)是一个用于解决不平衡数据集问题的 python 包,它提供了多种方法来进行欠采样和过采样。a. 使用 Tomek Links 进行欠采样: imbalanced-learn 提供的一种方法叫做 Tomek Links。Tomek Links 是邻近的两个相反类的例子。
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...
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...
二、过采样技术的应用方法 1. 信号重建 在通信系统中,信号重建是一个重要的环节,它可以帮助恢复信号的原始特性,提高信号的还原度。过采样技术可以在信号采样时提高采样率,使得信号的细节和特征能够更加准确地被捕捉和传输。在信号重建过程中,过采样技术可以提高信号还原的准确性和精度,从而提高系统的性能和稳定性。
2、为解决上述技术问题,本发明提供了一种过采样方法,包括: 3、基于当前时钟周期内对应于任一数据块组的至少一个信号边沿相位变化检测结果获得对应于所述当前时钟周期的共同相位;任一所述数据块组基于所述当前时钟周期采集到的过采样数据组按照采样倍数分组获得; ...
本文将从过采样技术的原理、应用场景和实际案例三个方面展开,详细介绍其在通信信号处理中的应用方法。 一、过采样技术的原理 过采样技术是指在信号采样过程中,采用高于信号带宽的采样频率对信号进行采样。通过增加采样率,可以增加采样点数,提高信号的抽样精度,减小量化误差,提高系统的抗噪声性能。 过采样技术的原理可以...