请提供使用somte算法解决本地csv类型样本不平衡问题的示例模板,并在示例代码中注明如何导入本地excel
时间: 2023-02-08 17:27:40 浏览: 66
下面是使用 Python 和 scikit-learn 库来实现 SOM 算法解决本地 CSV 类型样本不平衡问题的示例代码:
```
import pandas as pd
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from minisom import MiniSom
# 导入本地 CSV 文件
df = pd.read_csv("path/to/your/local/file.csv")
# 创建训练和测试数据集
X, y = make_classification(n_classes=2, class_sep=2,
weights=[0.1, 0.9], n_informative=3,
n_redundant=1, flip_y=0, n_features=20,
n_clusters_per_class=1, n_samples=1000,
random_state=10)
# 对数据进行归一化处理
scaler = MinMaxScaler()
X = scaler.fit_transform(X)
# 创建和训练 SOM
som = MiniSom(x=10, y=10, input_len=20, sigma=1.0, learning_rate=0.5)
som.random_weights_init(X)
som.train_random(data=X, num_iteration=100)
# 获取输出结果
clusters = som.get_weights()
```
需要注意的是,在上面示例代码中使用了 minisom 库来实现 SOM 算法,因此需要在运行代码之前安装该库,可以通过在命令行中运行下面的命令来安装:
```
pip install minisom
```
如果是导入本地excel文件,可以使用
```
df = pd.read_excel("path/to/your/local/file.xlsx")
```
来实现