DPC-SMOTE过采样算法具体代码示例

DPC-SMOTE是一种用于处理不平衡数据集的过采样算法，它结合了DPC（Density Peak Clustering）和SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）算法。下面是DPC-SMOTE算法的具体代码示例：

import numpy as np
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors

def DPC_SMOTE(X, y, k, N):
    # 计算样本的密度
    density = calculate_density(X, k)
    
    # 根据密度对样本进行排序
    sorted_indices = np.argsort(density)
    
    # 找到少数类样本的索引
    minority_indices = np.where(y == 1)[0]
    
    # 初始化合成样本集
    synthetic_samples = []
    
    for minority_index in minority_indices:
        # 找到k个最近邻样本的索引
        k_nearest_indices = find_k_nearest_neighbors(X, minority_index, k)
        
        # 随机选择一个最近邻样本
        nearest_index = np.random.choice(k_nearest_indices)
        
        # 生成合成样本
        synthetic_sample = generate_synthetic_sample(X[minority_index], X[nearest_index])
        
        # 将合成样本添加到合成样本集中
        synthetic_samples.append(synthetic_sample)
    
    # 将合成样本添加到原始数据集中
    X = np.concatenate((X, np.array(synthetic_samples)), axis=0)
    y = np.concatenate((y, np.ones(len(synthetic_samples))), axis=0)
    
    return X, y

def calculate_density(X, k):
    # 计算每个样本的k近邻距离
    knn_distances = find_k_nearest_distances(X, k)
    
    # 计算每个样本的密度
    density = 1 / np.mean(knn_distances, axis=1)
    
    return density

def find_k_nearest_distances(X, k):
    # 计算每个样本到其他样本的距离
    distances = np.linalg.norm(X[:, np.newaxis] - X, axis=2)
    
    # 将对角线上的距离设置为无穷大，以排除自身
    np.fill_diagonal(distances, np.inf)
    
    # 找到每个样本的k近邻距离
    k_nearest_distances = np.partition(distances, k, axis=1)[:, k]
    
    return k_nearest_distances

def find_k_nearest_neighbors(X, index, k):
    # 计算样本到其他样本的距离
    distances = np.linalg.norm(X[index] - X, axis=1)
    
    # 将自身的距离设置为无穷大，以排除自身
    distances[index] = np.inf
    
    # 找到最近的k个样本的索引
    k_nearest_indices = np.argpartition(distances, k)[:k]
    
    return k_nearest_indices

def generate_synthetic_sample(sample, nearest_sample):
    # 计算样本之间的差异
    difference = nearest_sample - sample
    
    # 生成合成样本
    synthetic_sample = sample + np.random.random() * difference
    
    return synthetic_sample

使用上述代码，你可以将DPC-SMOTE算法应用于不平衡数据集，生成合成样本以平衡数据集。其中，X是特征矩阵，y是标签向量，k是最近邻数，N是要生成的合成样本数量。