基于支持向量机的异常控制趋势模式不平衡分类

这是一个关于使用MATLAB实现的libsvm程序，用于在核空间中对不平衡数据进行分类的论文。该程序支持SMOTE技术，用于生成合成少数类示例，通过安装libsvm-weighted包并遵循readme文件中的指南进行操作。

近年来，随着数据科学技术的迅速发展，不平衡数据学习成为研究的焦点之一。新型算法PCBoost结合了重采样和boosting技术，为解析不平衡数据提供了新的视角和工具。

涵盖智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等多个Matlab仿真领域。

支持向量机在分类与回归任务中具有广泛的应用，介绍了相关的matlab代码实现。

使用Matlab内置的svmtrain和svmpredict函数实现多分类支持向量机。

类别不平衡问题 在机器学习中，类别不平衡问题十分常见。例如，银行信用数据中，按时还款用户占比可能高达97%，而违约用户仅占3%。若忽视违约用户，模型准确率虽高，但可能导致银行巨大损失。因此，需要采取措施平衡数据。 SMOTE算法 许多研究论文提出了包括过采样和欠采样在内的技术来处理类别不平衡问题。SMOTE算法作为一种合成少数类过采样技术，由NV Chawla、KW Bowyer、LO Hall和WP Kegelmeyer在其论文中提出。 参数 sample：少数类样本的二维数组 (numpy)。 N：SMOTE的过采样倍数，为整数。 k：用于查找最近邻的邻居数量，为整数，且 k <= 少数类样本数量。 属性 newIndex：新生成的少数类样本的索引。 代码实现 本代码库使用sklearn和numpy库实现了SMOTE算法。

单相半桥逆变器采用正弦PWM进行驱动，其正弦参考信号由谐波振荡器生成。闭环控制在同步参考系中实现，仅使用alpha-beta到dq转换。在不平衡的dq控制中，α或β的正交分量之一被设为零。逆变器由直流电源供电，输出驱动独立的电阻负载。

Matlab支持向量机工具箱1.0的使用平台为Matlab6.5。该工具箱包含二种分类、二种回归以及一种一类支持向量机算法：(1) Main_SVC_C.m —— C_SVC二类分类算法；(2) Main_SVC_Nu.m —— Nu_SVC二类分类算法；(3) Main_SVM_One_Class.m —— One-Class支持向量机；(4) Main_SVR_Epsilon.m —— Epsilon_SVR回归算法；(5) Main_SVR_Nu.m —— Nu_SVR回归算法。

支持向量机（SVM）是一种重要的分类模型，评估其分类能力的指标之一是最小化风险泛函。针对SVM在小样本情况下的特点，提出了评估分类能力的新指标：最优超平面可靠度β。详细探讨了β的下界和置信区间的估算方法，以及如何根据样本数据有效估计这些指标。实验结果验证了β的下界估计和置信区间的合理性。