smote采样matlab代码-MV-LEAP:基于多视图学习的数据增殖器(MV-LEAP),用于使用高度不平衡的类促进分类

上传者: 38740397 | 上传时间: 2021-06-08 18:05:15 | 文件大小: 2.17MB | 文件类型: ZIP
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

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