WKmeans结合SMOTE代码

以下是WKmeans结合SMOTE的Python代码示例：

from sklearn.cluster import KMeans
from imblearn.over_sampling import SMOTE

# 读入数据并进行聚类
X = # your data
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X)
labels = kmeans.labels_

# 使用SMOTE生成合成样本
sm = SMOTE(random_state=42)
X_res, y_res = sm.fit_resample(X, labels)

# 在合成样本上再次进行聚类
kmeans_res = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X_res)
labels_res = kmeans_res.labels_

在上述代码中，我们首先使用KMeans算法对原始数据进行聚类，然后将聚类标签作为类别标签。接着，我们使用SMOTE算法在原始数据上生成合成样本。最后，我们在合成样本上再次使用KMeans算法进行聚类。

需要注意的是，这里的KMeans聚类算法和SMOTE合成样本算法都可以根据具体的问题进行调参。另外，生成的合成样本可能会对聚类结果产生影响，因此需要进行一定程度的调整和验证。