Tomek Links代码
时间: 2023-07-09 14:34:35 浏览: 107
以下是使用Python实现Tomek Links算法的示例代码:
```python
import numpy as np
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
def tomek_links(X, y):
"""
通过Tomek Links算法清洗数据
:param X: 特征矩阵
:param y: 标签数组
:return: 清洗后的特征矩阵和标签数组
"""
# 找出每个样本的最近邻
neigh = NearestNeighbors(n_neighbors=2)
neigh.fit(X)
knn_indices = neigh.kneighbors(X, return_distance=False)[:, 1]
# 找出Tomek Links样本对
tl_indices = []
for i in range(X.shape[0]):
if y[i] != y[knn_indices[i]]:
tl_indices.append(i)
# 删除Tomek Links样本
X_clean = np.delete(X, tl_indices, axis=0)
y_clean = np.delete(y, tl_indices)
return X_clean, y_clean
```
使用示例:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
# 加载Iris数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
# 清洗数据
X_clean, y_clean = tomek_links(X, y)
```
在上述示例中,我们使用了sklearn库中的NearestNeighbors函数来寻找每个样本的最近邻,然后找出Tomek Links样本对,并最终删除这些样本。这个函数可以对任何数据集进行清洗,只需将特征矩阵和标签数组作为输入即可。
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