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2021-08-19 19:56:45
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smote的matlab代码基于
K-Means
和
SMOTE
的不平衡学习过采样
K-Means
SMOTE
是一种针对类不平衡数据的过采样方法。
它通过在输入空间的安全和关键区域生成少数类样本来帮助分类。
该方法避免了噪声的产生，有效地克服了类之间和类内的不平衡。
该项目是
k-means
SMOTE
的
Python
实现。
它与
scikit-learn-contrib
项目兼容。
安装
依赖关系
该实现在
python
3.6
下进行了测试，并与最新版本的不平衡学习框架一起使用：
不平衡学习
(>=0.4.0,
=1.13,
=0.19.0,
<0.21)
安装
皮皮
pip
install
kmeans-smote
从源头
克隆这个存储库并运行
setup.py
文件。
使用以下命令从
GitHub
获取副本并安装所有依赖项：
git
clone
https://github.com/felix-last/kmeans_smote.git
cd
kmeans-smote
pip
instal
2021-08-19 10:48:32
14KB
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