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MapReduce 使用 Hadoop 实现随机过采样、随机欠采样和“合成少数过采样技术”（SMOTE）算法 大数据的随机过采样：MapReduce 的近似 随机过采样 (ROS) 算法已适应于遵循 MapReduce 设计来处理大数据，其中每个 Map 进程负责通过少数类实例的随机复制来调整映射器分区中的类分布，Reduce 进程负责收集每个映射器生成的输出以形成平衡数据集。 该过程如图 1 所示，包括四个步骤：初始、映射、缩减和最终。 图 1：ROS MapReduce 设计如何工作的流程图。 大数据的随机欠采样：按照MapReduce程序选择样本 适用于处理大数据的随机欠采样 (RUS) 版本遵循 MapReduce 设计，其中每个 Map 进程负责按类对其数据分区中的所有实例进行分组，Reduce 进程负责收集每个映射器的输出并平衡通过随机消除多数类实例来形成平衡数据集的类分布。

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所有ML算法 它包括所有ML模型。（用于KTM和银行数据） 由所有ML预处理技术组成，如a。 采样技术（欠采样，过采样-ROS和SMOTE）b。 交叉验证（K折，分层K折）c。 主成分分析 具有HYPER参数校正的Boston数据集的套索和岭回归。 该存储库还包含我在编码文件中使用的RAW数据文件

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)

以低吞吐量运行SAR ADC可以实现多种优势。通过增加转换操作之间的时间，可以放宽系统滤波器要求，增加获取输入信号及从ADC抽取数据的时间。由于ADC的采集周期是转换周期中读取数据最常用的区域，因此，延长采集周期将放宽数字主机的要求。可以采用主机输出-从机输入(MOSI)时钟速率较慢的低端处理器。例如，AD7980 16位SAR ADC的额定采样速率最高为1 MSPS。　　ADC的繁忙周期的最大额定值为710 ns，读取数据的时间只剩下290 ns。要输出16位数据要求时钟周期不超过18 ns（或者不低于55 MHz左右）。然而，如果器件运行时的吞吐量为100 ksps，结果会使采集时间（数据

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