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...
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...
生成新样本：利用createSyntheticData函数，根据原始样本和最近邻样本的特征，通过数学计算构造新样本。公式可能类似于：sampleFeatures += * rand，其中rand是一个随机生成的值。循环采样：重复上述过程，直到达到预设的创造因子，这个因子通常根据少数类样本数量和多数类样本数量的比例动态确定。优势：平衡数据...
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...
1. 首先，对少数类样本进行处理，以欧氏距离为标准计算其与少数类样本集中的所有样本距离，找出每个样本的k近邻。2. 设置采样比例以确定采样倍率N。对于每个少数类样本，从其k近邻中随机选择若干个样本，作为合成样本的基础。3. 通过计算公式构建新的样本，该公式确保在两个随机近邻之间生成新的样本点。...
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采用叠加三角波进行的过采样在每提高一倍采样频率的情况下可以将信噪比提高6dB或者说增加1位的分辨率,可见其效果为叠加白噪声方法的2倍。然而要注意,该方法要求原始信号与三角波信号不相关,如果该条件不满足则必须保证在过采样周期(1/kfs)内原始信号的幅值变化不超过原始精度的+/-0.5LSB。
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...
过采样: 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...