ADASYN算法伪代码
时间: 2023-10-22 10:25:05 浏览: 90
以下是ADASYN算法的伪代码:
输入:样本集合 X = {(x1, y1), (x2, y2), ..., (xN, yN)};
输出:生成的新样本集合 X_new = {(x1_new, y1_new), (x2_new, y2_new), ..., (xM_new, yM_new)};
1. 定义阈值 G,表示样本类别不平衡程度的阈值;
2. 对于每个样本 xi,计算其与最近的 k 个不同类别的样本之间的距离;
3. 对于每个样本 xi,计算其与最近的 k 个不同类别的样本之间距离的比值 ri = ∑j=1,k δ(yj ≠ yi) / k,其中 δ(·) 为指示函数;
4. 对于每个样本 xi,计算其权重 wi = ri / ∑j=1,N rj;
5. 对于每个少数类样本 xi,计算其需要生成的新样本数量 n_i_new = (wi / G) × (N - N_i),其中 N_i 为少数类样本的数量;
6. 对于每个少数类样本 xi,生成 n_i_new 个新的合成样本,其中每个样本 x_new 是由 xi 和其最近的 k 个不同类别的样本随机插值得到的;
7. 将所有生成的新样本添加到原始样本集合 X 中,得到新的样本集合 X_new。
其中,步骤 2-6 是 ADASYN 算法的核心步骤,用于计算每个样本的权重和生成新样本的数量。步骤 1 和步骤 7 是预处理和后处理步骤,用于设置阈值和将生成的新样本添加到原始样本集合中。
相关问题
SMOTE算法、ADASYN算法
SMOTE算法和ADASYN算法都是用于解决类别不平衡问题的过采样方法。
SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique)算法是一种合成新样本的方法,通过对少数类样本进行随机采样,并选取其最近邻样本,对少数类样本进行插值,生成新的合成样本。通过这种方式,可以增加少数类样本的数量,缓解类别不平衡问题。
ADASYN(Adaptive Synthetic Sampling)算法是SMOTE的改进算法,实现上比SMOTE更加复杂。ADASYN算法首先计算每个少数类样本的密度,然后根据样本密度的比例生成新的合成样本。具体来说,对于每个少数类样本,ADASYN算法会计算其最近邻样本中属于多数类的样本数量,然后根据该数量和样本密度的比例生成新的合成样本。通过这种方式,ADASYN算法可以根据样本密度的分布情况自适应地生成新的合成样本,更加适应不同的数据集和问题。
需要注意的是,SMOTE算法和ADASYN算法都有一些局限性,比如容易产生噪声样本、对于数据分布比较集中的情况可能不适用等等。因此,在使用这些算法时,需要根据具体问题选择合适的参数,并进行一定的调试和验证,确保算法的效果和稳定性。
ADASYN算法优势
ADASYN算法的优势在于可以有效处理不平衡数据集。ADASYN算法通过分析少数类样本周围的密度来生成新的合成样本,从而平衡数据集中不同类别之间的样本数量差异。这一过程可以使得模型更好地适应非平衡目标,并提高分类准确率。 ADASYN算法在处理不平衡数据集时比其他算法更具有优势,尤其在图像识别等数据分析任务中,可以发挥出其强大的效果。 ADASYN算法的优势之一是适用于处理非平稳目标,对于循环神经网络(RNN)等模型的效果尤为显著。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [不平衡学习的自适应合成采样方法ADASYN(Matlab代码实现)](https://blog.csdn.net/weixin_46039719/article/details/128209606)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [6万字解决算法面试中的深度学习基础问题](https://blog.csdn.net/qq_33161208/article/details/121212513)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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