Matlab开发:平衡实现算法。模型订单缩减。
Matlab开发平衡实现算法
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实现了H. He、Y. Bai等人提出的ADASYN算法,该算法是SMOTE方法的扩展,通过在少数类示例之间进行线性插值来改善类别平衡。相较于SMOTE,ADASYN更加注重在两个类别边界附近创建新示例。提交还包含用于生成标题图的演示脚本。
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平衡星形连接负载的MATLAB开发
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LMS算法的开发及其MATLAB实现
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Python实现权重平衡树从零开始搭建加权平衡树
加权平衡树(Weighted Balanced Trees, WBTs)概述
加权平衡树是一种自平衡树结构,广泛应用于集合、字典和序列的实现。不同于传统的AVL树或红黑树,加权平衡树的每个结点储存其子树的大小,这一属性支持高效的顺序统计操作。
主要特点
自平衡性:在插入和删除操作后,通过树旋转重新平衡。
结点储存子树大小:这种方式使得查询操作更高效,尤其是顺序统计操作。
实现关键步骤
定义结点结构:储存值、左子树、右子树、子树大小等。
插入和删除操作:在插入或删除结点后,依据加权平衡规则调整结构。
树旋转:若某结点的左右子树大小不满足平衡条件,通过左旋和右旋操作平衡。
Python代码
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基于SMOTE算法的matlab代码实现- 解决机器学习中类别不平衡问题
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 <=
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