基于抽样的多模态分布聚类算法研究
基于层次聚类改进SMOTE的过采样方法
基于层次聚类改进SMOTE的过采样方法【摘要】本文介绍了一种基于层次聚类改进SMOTE的过采样方法。
在研究背景和研究意义被详细探讨。
接着正文部分分别介绍了SMOTE算法、层次聚类和基于层次聚类的过采样方法。
在实验设计与结果分析部分，详细讨论了实验过程和结果。
随后在性能评估与比较部分对该方法进行评估和比较。
结论部分总结了基于层次聚类改进SMOTE方法的优势，并展望了未来研究方向。
通过本文可以了解到这种新的过采样方法在处理不平衡数据集时的潜在优势，为相关研究提供了新思路。
【关键词】层次聚类、SMOTE、过采样方法、实验设计、结果分析、性能评估、优势、未来研究、研究背景、研究意义1. 引言1.1 研究背景随着数据挖掘和机器学习的快速发展，样本不平衡问题也逐渐成为了一个热门的研究领域。
在实际的数据集中，往往会存在着正负样本之间数量差异巨大的情况，这就导致了在建模过程中，模型更倾向于对数量较多的类别进行学习，而忽视了数量较少的类别。
这种情况会严重影响模型的性能和泛化能力，导致模型在实际应用中无法有效预测少数类别样本。
本文将介绍基于层次聚类改进SMOTE的过采样方法，通过引入层次聚类的思想，对样本空间进行划分和聚类，从而提高合成样本的质量和多样性。
该方法能够有效地提高模型的性能，降低过拟合的风险，为解决样本不平衡问题提供了一种新的思路和方法。
通过实验设计与结果分析，本文将验证基于层次聚类改进SMOTE的方法在不同数据集上的效果，同时对比传统的过采样方法，评估其性能优劣。
1.2 研究意义过少啊，等等。
在重要性上，的研究可以提高机器学习模型在处理不平衡数据集时的性能和效果，从而在各个领域中获得更好的应用结果。
当前，随着大数据时代的到来，数据的不平衡性问题越来越突出，传统的机器学习算法在处理不平衡数据集时容易出现类别失衡和预测偏倚的情况。
研究如何有效处理不平衡数据集是十分重要的。
而的研究，可以通过结合层次聚类和SMOTE算法的优势，克服传统过采样方法中存在的一些问题，提高模型的泛化能力和适应性。
基于层次聚类改进SMOTE的过采样方法
基于层次聚类改进SMOTE的过采样方法1. 引言1.1 研究背景随着机器学习和数据挖掘技术的不断发展，数据样本不平衡问题在监督学习中变得越来越常见。
在实际应用中，很多分类问题中正例样本（少数类）的数量远远少于负例样本（多数类），这会导致分类器的性能下降，因为模型更倾向于预测出现频率更高的类别。
为了解决这一问题，研究人员提出了过采样方法来增加少数类样本的数量。
在过采样方法中，SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）是一种被广泛应用的方法。
该方法通过对少数类样本进行插值生成新的合成样本，从而平衡数据集中不同类别的样本数量。
传统的SMOTE算法存在着一些问题，比如在处理数据集中存在噪声和边界样本时可能会导致生成的合成样本不准确，从而影响分类器性能。
本研究旨在基于层次聚类的方法对SMOTE算法进行改进，提出一种新的过采样方法，以解决传统SMOTE算法存在的问题。
通过引入层次聚类的思想，我们希望能够更准确地生成合成样本，从而提高分类器的性能。
这也是本研究的研究背景和动机。
1.2 研究意义本文提出了一种基于层次聚类的改进SMOTE算法，通过将数据集进行层次聚类分析，再在每个聚类子集上分别应用SMOTE算法，从而生成更具代表性且高质量的合成样本。
这种基于层次聚类的改进SMOTE算法在解决数据不平衡问题时具有显著的优势，能够提高分类模型的性能和稳定性。
该方法在处理不平衡数据集时可以更好地保持数据的分布特性，有效避免过拟合和欠拟合问题，提高了训练模型的泛化能力。
本研究具有重要的理论和应用意义，可以为解决数据不平衡问题提供新的思路和方法，进一步推动机器学习领域中数据挖掘技木的发展。
通过对基于层次聚类改进SMOTE的过采样方法进行实验分析和比较，可以验证其在实际应用中的有效性和可行性，为相关领域研究工作提供参考和借鉴。
1.3 研究内容研究内容是本文的重点和核心，主要包括以下几个方面：我们将深入探讨传统SMOTE算法的原理和实现过程，分析其在处理不平衡数据集时存在的局限性和不足之处。
基于JITL的多模态工业数据预测
基于JITL的多模态工业数据预测发布时间：2021-10-14T07:32:32.120Z 来源：《科学与技术》2021年17期作者：陈雨杉[导读] 在工业过程中，由于产品变化、工况切换或控制器调整等原因，过程数据往往呈现多模态特征。
数据驱动方法通常基于单模态假设，这可能无法描述过程特征。
陈雨杉杭州电子科技大学浙江杭州 310018摘要：在工业过程中，由于产品变化、工况切换或控制器调整等原因，过程数据往往呈现多模态特征。
数据驱动方法通常基于单模态假设，这可能无法描述过程特征。
传统的实时学习（JITL）方法能够不断更新模型来描述多模态数据，但耗时长，不能满足实时性要求。
本文提出了一种改进的JITL方法来快速发现相似样本。
首先将新样本划分为主类别，然后查找相似样本，提高搜索效率。
通过一个工业软测量实例与偏最小二乘法（PLS）相结合，证明了该方法的有效性，与基本JITL相比，该方法的均方根误差（RMSE）降低了0.09，运行速度提高了8.8倍。
关键词：软测量、即时学习、多模式、偏最小二乘、数据驱动一、背景介绍在实际的工业过程中，追求产品质量改进是一项长期且具有工业价值的任务。
然而，由于设备的成本或环境的复杂性，许多关键的过程变量很难获得。
随着人工智能和数据存储技术的发展，软测量越来越受到人们的重视。
数据驱动的软测量方法有许多吸引人的特性：（1）它们为昂贵的硬件传感器提供了一种低成本的替代方案(2）它们允许实时估计数据，克服了缓慢的硬件传感器带来的时间延迟，从而提高了控制算法的性能(3）它们在质量控制中起着不可或缺的作用。
在过去的几十年中，基于数据的软测量建模方法已经得到了广泛的研究，如支持向量机（SVM）[1]，人工神经网络（ANN）[2]，偏最小二乘（PLS）[3]。
支持向量机被定义为一个凸二次优化问题，它具有计算量小、优化选择方便等优点。
然而，当输入大规模样本时，模型的构建很难实现。
神经网络通过建立数据之间的关系和调整各种网络参数来建立模型。
基于层次聚类改进SMOTE的过采样方法
基于层次聚类改进SMOTE的过采样方法1. 引言1.1 研究背景在数据挖掘和机器学习领域，样本不平衡是一个普遍存在的问题。
在许多实际应用中，正类样本（少数类）的数量远远少于负类样本（多数类），这就导致了机器学习算法在训练过程中对负类样本更加关注，而忽略了正类样本。
这种样本不平衡会影响分类器的性能，导致对少数类的识别准确率较低。
在这样的背景下，需要进一步研究如何改进过采样方法，提高对少数类样本的识别准确率，从而提升机器学习算法的性能。
本文旨在基于层次聚类的思想对SMOTE算法进行改进，提出一种新的过采样方法，以期能够更好地解决样本不平衡问题。
1.2 研究意义过多会导致数据冗余，过少会影响模型的效果。
研究如何有效地解决样本不平衡问题具有重要意义。
过采样方法对于提高分类器性能和模型稳定性具有积极意义。
样本不平衡问题可能导致分类器在训练过程中偏向于预测多数类样本，而忽略了少数类样本。
通过合理的过采样方法可以平衡不同类别样本的权重，提高分类器对少数类样本的识别能力，进而提高模型的泛化能力和分类准确率。
研究基于层次聚类改进SMOTE的过采样方法，可以为处理样本不平衡问题提供新的思路和方法。
传统的过采样方法可能存在一些局限性，而将层次聚类与SMOTE相结合，有望提高过采样方法的效果并克服其局限性。
探索基于层次聚类改进SMOTE的过采样方法具有重要的理论和实际意义。
2. 正文2.1 SMOTE算法的原理与局限性SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）是一种经典的过采样方法，通过合成新的少数类样本来平衡数据集中的类别分布。
其基本原理是通过在两个随机少数类样本之间进行插值来生成新的合成样本，从而增加数据集中少数类样本的数量。
具体来说，对于每个少数类样本，首先找到其k个最近邻的少数类样本，然后随机选择其中一个邻居样本，计算两者之间的差值乘以一个随机数r，将该乘积加到原始少数类样本上，生成新的合成样本。
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２１ ０ ０年 １ ２月
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人工 智 能及 识别 技术 ・
文章编号： ０ｏ＿ ２（ １） ＿ １ 一ｌ 文献标识码：Ａ ｌ０－ ４８ ｏ０４－ ５ ３ ３ ２ ２ ０３
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有 ａ条新 闻 ；第 ２个结点包 含了所有新 闻的文字 ，共有 ｂ个 文 字 。２个 结点 互 为 同现 结点 。基 于 这 ２个 结点 建 立 ａ ｂ ｘ 维
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１ 概 述
随着机器学 习研究 的不断进展 态分布 聚类算法对 ２个 结点交替地 进行聚类 。以
数据需 要处理 ，数据总量也在 不断地增 长…。但是普通 的聚
类算法不是聚类准确度太低 ，就是聚类 时间太长 ，极大地 限 制 了聚类算法的应用 。发展一种能 够兼顾聚类准确度和 时问 成本的聚类算法 ，成为一个刎 ４ 绥 的问题 。这种算法 的出 ；
中 图分类号： Ｐ８ Ｔ１
基 于抽样 的 多模 态分布 聚类算法研 究
刘建伟 ，李双成 ，罗雄
（ 国 石 油 大 学 自动 化 研 究 所 ，北 京 １２ ４ ） 中 ０ ２ ９
摘
要： 针对处理高 维海量 数据 时聚类算法用时太长的问题 ， 出基于抽样的多模态分布聚类优化算法 ，该算法随机地抽取少量样本进行 提
Ｄｉｔ ｉ ｓ ｒ ｂｕｔｏ Ｃｌ ｔ ｒｎｇＡｌ ｏ ｉｈ ｉ ｎ ｕｓ ｅ ｉ ｇ ｒ ｔ ｍ
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的列 联 表 ， 以重 构 聚 类 这 ２个 结 点 所 需 的 必 要 数据 特 征 。 Ｊ 详 细 的数 据 组 织 关 系 如 图 １ 示 。 所
日前 ，在文本 自组织领域 ，聚类准确度最高 的算法是文 献 【】 出 的 多 模 态 分 布 式 聚 类 算 法 。 该 算 法 在 处 理 ３提 ２ ｅ ｓｒｕ ｓ ｅ ｒｌ ｓｎ ｅ￣ ０ Ｎ ｗ ｇｏ ｐ 和 ｎｏｌ ａｄｒ一 ｒ数 集时分别得到 ７ ． ± １８
循环校 正，减少聚类 时间，通过大量实验找 出算法的最优配置参数 ，结果证 明，该优化算法 以 ｌ．％的聚类运行 时间得到了 ８％的聚类准 １ ８ ８ 确性 ，为高时间成本的应用环境提供 了最优的聚类方案 。
关健词 ：多模 态分布聚类 ；高时间成本 ；最优参数
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