K-Means欠采样处理不平衡样本python实现

Acacia ·

更新时间:2024-11-13

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K-Means欠采样python实现

1. K-Means欠采样原理
为解决分类问题中效果受样本集类间不平衡，并提高训练样本的多样性，可以使用K-Means欠采样对样本进行平衡处理。该方法利用K-means方法对大类样本聚类，形成与小类样本个数相同的簇类数，从每个簇中随机抽取单个样本与风险样本形成平衡样本集。K-means欠采样过程如下：
Step1：随机初始化k个聚类中心，分别为uj(1,2,…,k)；
Step2：对于大样本xi(1,2,…,n)，计算样本到每个聚类中心uj的距离，将xi划分到聚类最小的簇，c(i)为样本i与k个类中距离最近的那个类，c(i)的值为1到k中的一个，则c(i)计算如式(1)所示：

Step3：待样本全部划分完成之后，重新确定簇中心，uj计算如式(5)所示：
在这里插入图片描述
Step4：重复步骤2和步骤3，直到总距离(各个簇中样本与各自簇中心距离之和)不再降低，返回最后的聚类结果；
Step5：从每个簇中随机抽取单个样本，与风险样本合并形成平衡样本集。

2. K-Means欠采样demo

from pandas as pd
from numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
model = KMeans(n_clusters = 10, max_iter = 500) #10为小样本数，500为迭代的次数
model.fit(data)#data为大样本数据集
result = pd.concat([data, pd.Series(model.labels_, index = data.index)], axis = 1)  #输出每个样本对应的类别
result.columns = list(data.columns) + [u'聚类类别'] #重命名表头
df = pd.DataFrame(columns = list(r.columns))
for i in range(0,10):
    N_data = r[r["聚类类别"]==i]
    N_data = N_data.sample(n=1,axis=0)
    df = pd.concat([df,N_data])
print(df)#df为从每个簇中抽取单个样本的结果
data0 = df.iloc[:,:25]
class = np.zeros((10,1))
data0["class"] = class#将原来样本的标签赋值回来
r = pd.concat([data0,data1])#和小类样本拼接起来

作者：SQAHJSW

采样 k-means Python

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