K-means SMOTE算法的优缺点

K-means SMOTE算法是基于SMOTE算法的一种改进算法，它的优缺点如下：

优点：

1. 生成的合成样本更加真实：K-means SMOTE算法使用K-means聚类算法来选择近邻样本，因此生成的合成样本更加接近真实样本。

2. 可以有效避免过拟合：通过对少数类样本进行过采样，可以使得少数类样本的数量增加，减少因不均衡数据集导致的过拟合问题。

3. 算法简单易实现：K-means SMOTE算法基于SMOTE算法，只需在SMOTE算法的基础上增加K-means聚类即可实现。

缺点：

1. 运算复杂度高：K-means SMOTE算法需要进行K-means聚类，因此算法的运算复杂度较高，需要较长的运行时间。

2. 选取近邻样本的数量对算法效果影响较大：K-means SMOTE算法中需要选取近邻样本的数量，不同的选取数量会影响算法的效果。

3. 对于高维数据，聚类效果可能不佳：K-means聚类对于高维数据的聚类效果可能不佳，因此K-means SMOTE算法在处理高维数据时可能会受到影响。

相关问题

K-Means smote

### K-Means与SMOTE结合使用

#### 方法概述

K-Means是一种无监督学习算法，用于将数据划分为多个簇(cluster)[^1]。而合成少数类过采样技术(SMOTE, Synthetic Minority Over-sampling Technique)则主要用于处理有监督分类问题中的类别不平衡现象[^2]。

当两者结合起来时，可以先利用K-Means对原始特征空间进行划分得到若干子区域(subspace)，再针对每个子区域内应用SMOTE来增加稀少类样本数量并保持其分布特性不变。这种方法能够有效缓解全局范围内直接运用SMOTE可能带来的过度拟合风险，并且有助于捕捉局部结构信息从而提升模型性能[^3]。

#### 应用场景

此组合特别适用于那些具有复杂内部结构的数据集，在这些情况下简单地在整个输入域内执行SMOTE可能会破坏原有的模式或引入噪声。通过先分群后扩增的方式可以在一定程度上克服上述缺点：

- **医学诊断**：疾病预测中往往正负案例数差异巨大；
- **金融风控**：欺诈交易相对于正常支付极为罕见；
- **网络安全**：恶意攻击事件相较于合法访问次数较少；

from imblearn.over_sampling import SMOTENC
from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans

def kmeans_smote(X_train, y_train, n_clusters=50):
    # Step 1: Apply clustering to the training data
    clusterer = MiniBatchKMeans(n_clusters=n_clusters)
    clusters = clusterer.fit_predict(X_train)

    # Initialize a dictionary for storing oversampled datasets per cluster
    X_resampled_dict = {}
    
    for i in range(n_clusters):
        mask = (clusters == i)
        
        if sum(mask)>0:
            smote = SMOTENC(random_state=42)
            X_cluster, y_cluster = smote.fit_resample(
                X_train[mask], 
                y_train[mask])
            
            X_resampled_dict[i] = {
                'X': X_cluster,
                'y': y_cluster}
                
    return X_resampled_dict