smote采样matlab代码MV-LEAP 基于多视图学习的数据增殖器 (MV-LEAP)，用于使用由 Olfa Graa 创建的高度不平衡的类来促进分类。 请联系查询。 谢谢。 单击此处显示主图： 介绍 这项工作已发表在 2019 年神经科学方法杂志上。 MV-LEAP 是一个用于促进不平衡多视图数据分类的框架。 MV-LEAP 包含两个关键步骤，用于解决分类任务中的两个主要机器学习问题： 问题 1：训练数据不平衡。 提议的解决方案 ==>基于流形学习的增殖器，它能够为每个视图生成合成数据，被提议用于处理不平衡的数据。 问题 2：要学习的输入多视图数据的异质性。 建议的解决方案 ==> 提出了一种利用张量规范相关分析的多视图流形数据对齐，将所有原始（即基本事实）和增殖（即合成）视图映射到共享子空间中，其中它们的分布针对目标分类对齐任务。 更多细节可以在:) 或 在这个存储库中，我们发布了 MV-LEAP 源代码，该源代码在从 4 个高斯分布中提取的模拟异构多视图数据集上训练和测试，如下所示： 比较方法和MV-LEAP（我们的）的分类结果如下所示： 安装 该框架是在 Matlab R

smote采样matlab代码SMOTE 过采样 此存储库用于 MATLAB 代码，用于通过 SMOTE 平衡多类数据。 使用年龄检测 MATLAB 代码可以在 这是用于平衡不平衡数据的合成少数过采样技术 (SMOTE) 的 MATLAB 实现。 为此所遵循的论文是 . 我们已经针对多类数据集更新了这项工作。

smote采样matlab代码自述文件 存储库描述 该存储库包含用于构建稳定代谢脑网络的多重采样 (MS) 方案的代码。 纸很快就会面世。 设置 该工具箱在 Matlab 上运行。 但是有些图是用python制作的。 Matlab 设置：克隆/下载此存储库。 Python 设置（使用 miniconda/anaconda）： 如果您没有安装 miniconda/anaconda，请访问并下载它。 打开终端并键入以下内容： 畅达创建 -n mbn_env python=3.8 -y 源激活 mbn_env conda install -c anaconda seaborn -y; conda install -c conda-forge matplotlib -y; conda install -c anaconda pandas -y; conda install -c anaconda click -y; conda install -c anaconda 底图 -y; conda install -c anaconda scikit-image -y; conda install

SMOTE：综合少数族裔过采样技术 关于 如果分类标签的分布不均等，则数据集将处于不平衡状态，因此，在诸如欺诈检测之类的大量现实世界中，常见的问题是100到1的不平衡。 已经进行了大量尝试来解决该问题。 然而，这个问题仍然被广泛讨论并且是研究的活跃领域。 这是SMOTE的Pytorch实现。 纸 SMOTE：综合少数族裔过采样技术： : 算法

包括了一个随机森林算法， 并使用两个数据集进行训练。里面包含一个脚本文件，并插入了SMOTE插值、PCA降维以及LDA降维。其他降维方式的工具包在我的其他文件中

Borderline SMOTE 代码复现，其中参数可调，可设置希望创建数据的大小，代码简单易读懂，适合出血python和数据分析的同学下载，如有不懂可以留言

针对传统支持向量机(SVM)算法在数据不均衡情况下无法有效实现故障检测的不足,提出一种基于过抽样和代价敏感支持向量机相结合的故障检测新算法。该算法首先利用边界人工少数类过抽样技术(BSMOTE)实现训练样本的均衡。为减少人工增加样本带来的噪声影响,利用K近邻构造一个代价敏感的支持向量机(CSSVM)算法,利用每个样本的代价函数消除噪声样本对SVM算法分类精度的影响。将该算法应用在轴承故障检测中,并同传统的SVM算法,不同类代价敏感SVM-C算法,SVM和SMOTE相结合的算法进行比较,试验结果表明当样本不均衡时,建议算法的故障检测性能较其它算法有显著提高。

SMOTE结合SVM算法实现，混合交叉验证，寻找最优参数之后，得出分类性能指标

关于MATLAB的smote的代码，参考里面的sample_HardEnsemble_SoftEnsemble来做自己的案子！

对于21种主流的采样算法，使用UCI官方保险数据集，对不平衡数据集进行了python实验，基于AUC和F1进行了评分，对所有结果进行了注释。