K-Means欠采样python实现 1. K-Means欠采样原理 为解决分类问题中效果受样本集类间不平衡，并提高训练样本的多样性，可以使用K-Means欠采样对样本进行平衡处理。该方法利用K-means方法对大类样本聚类，形成与小类样本个数相同的簇类数，从每个簇中随机抽取单个样本与风险样本形成平衡样本集。K-means欠采样过程如下： Step1：随机初始化k个聚类中心，分别为uj(1,2,…,k)； Step2：对于大样本xi(1,2,…,n)，计算样本到每个聚类中心uj的距离，将xi划分到聚类最小的簇，c(i)为样本i与k个类中距离最近的那个类，c(i)的值为1到k中的一个，则c(i)

欠采样或违反奈奎斯特（Nyquist）准则是 ADC 应用上经常使用的一种技术。射频（RF）通信和诸如示波器等高性能测试设备就是其中的一些实例。在这个“灰色”地带中经常出现一些困惑，如是否有必要服从 Nyquist 准则，以获取一个信号的内容。

收集整理了一些数字预失真领域关于反馈环路与采样技术的研究，主要内容涵盖近年来发表的基于混叠信号或单支路反馈信号的低成本DPD结构相关论文，对于数字预失真技术研究和系统设计有很大帮助。

为了能够同时处理含有较强噪声和欠采样区域的包裹相位图，对基于快速傅里叶变换的4种典型相位解包裹算法的速度、准确性及适用范围等相关问题进行了深入的研究，并且通过计算机模拟分析了该类算法中的4种经典算法的抗噪能力和处理含有欠采样情况的能力。结果表明，对于含有强噪声的数据，基于四次快速傅里叶变换算法的效果最好，基于横向剪切干涉和傅里叶变换相结合的算法效果最差；对于含有欠采样的数据，基于横向剪切干涉和傅里叶变换相结合的算法效果最好，基于四次快速傅里叶变换算法次之；对同时含有噪声和欠采样区域的实验数据，基于四次快速傅里叶变换的相位解包裹算法精度最高。

详细描述了过采样、欠采样的原理，并就实际工程应用给出了2者的对比。

今天小编就为大家分享一篇python数据预处理 :样本分布不均的解决(过采样和欠采样)，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

解决类别不平衡问题的easyEnsemble算法，可以再matlab直接应用于数据集上。 内含BalanceCascade和easyEnsemble两套算法。

matlab源码集锦-k均值聚类的欠采样

通过高分辨率光谱恢复配准欠采样图像

关于在不平衡数据集中需要用到的一些欠采样过采样的方法，SMOTE等算法的实现及其示例。