聚类欠采样python

聚类欠采样是一种常用的数据降维技术，可以用于解决类别不平衡的问题。在Python中，可以使用scikit-learn库中的ClusterCentroids来实现聚类欠采样。

下面是一个简单的示例代码：

from sklearn.datasets import make_classification
from imblearn.under_sampling import ClusterCentroids

# 生成不平衡的数据集
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)

# 使用聚类欠采样
cc = ClusterCentroids(random_state=0)
X_resampled, y_resampled = cc.fit_resample(X, y)

在这个示例中，我们首先生成了一个不平衡的二分类数据集，然后使用ClusterCentroids对其进行聚类欠采样。最后，我们得到了一个新的平衡数据集X_resampled和y_resampled。

需要注意的是，聚类欠采样可能会导致数据信息的损失，因此需要根据具体情况来选择合适的降维技术。