Matlab开发平衡实现算法

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。

在MATLAB中开发三球平衡图，创建名为f(theta, phi)的三维对数函数。

星形连接包括四根线，其中三根是相线，第四根是从星点引出的中性线。在电力传输中，星形连接以其中性点为优势。深入探讨了电力系统中平衡和不平衡电流的概念，平衡电流指三相电流相等，而不平衡电流则指任何相位电流不等。在平衡状态下，中性线不传输电流；但在不平衡情况下，中性线将不平衡电流引至接地，保护变压器免受损害。长距离传输中，星形连接展示了其首选地位。

投影算法是一种参数估计方法，用于推断传递函数的参数，参考自Astrom的自适应控制。

LMS算法，又称霍夫曼编码，是一种常用的信号处理算法。在MATLAB环境下，它得到了广泛的应用和开发。LMS算法通过不断迭代，逐步优化信号处理效率。

MATLAB开发：高效KMeans聚类算法实现。这种实现提供了一种快速而有效的图像或阵列的KMeans聚类方法。

SMOTEBoost算法是用于处理数据中类不平衡问题的一种有效方法，在Matlab开发环境下得到了实现。

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。

这种方法以多路和分层2路慈悲保守归一化/比率切割为特色，实现富有同情心的保守平衡削减。