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基于层次聚类改进SMOTE的过采样方法汇报人：2024-01-28

引言相关工作与理论基础基于层次聚类的SMOTE过采样方法设计实验设计与结果分析方法优势与局限性讨论结论与展望目录CONTENTS

01引言

03层次聚类与SMOTE结合的优势传统的SMOTE方法可能生成噪声或重叠样本，而层次聚类可以帮助识别并处理这些问题，进一步提高过采样效果。01数据不平衡问题在许多现实世界的分类问题中，类别之间的样本数量往往不平衡，这可能导致传统分类算法的性能下降。02过采样方法的应用过采样方法通过增加少数类样本的数量来平衡数据集，从而提高分类器的性能。研究背景与意义

随机过采样随机复制少数类样本以增加其数量，但可能导致过拟合。SMOTE通过在少数类样本之间插值来生成新样本，可以有效缓解过拟合问题。其他过采样方法如ADASYN、Borderline-SMOTE等，针对不同场景和需求提供了更多选择。过采样方法概述

层次聚类可以帮助识别并处理SMOTE生成的噪声或异常值，提高数据质量。识别噪声和异常值通过层次聚类可以检测并处理SMOTE生成的重叠样本，避免对分类器造成负面影响。处理重叠样本结合层次聚类和SMOTE的过采样方法可以在多个数据集上显著提高分类器的性能，尤其是对于不平衡数据的分类问题。提高分类性能层次聚类与SMOTE结合的优势

02相关工作与理论基础

传统过采样方法简单复制少数类样本，可能导致过拟合问题。基于聚类的过采样方法结合聚类算法识别少数类样本的簇结构，有针对性地合成新样本。SMOTE过采样方法通过人工合成新样本处理不平衡数据，但可能引入噪声和模糊边界。过采样方法研究现状

层次聚类基本思想通过计算数据点之间的距离或相似度，将数据逐层分解或合并，形成树状的聚类结构。凝聚层次聚类从每个样本作为一个簇开始，逐步合并最近的簇，直到满足停止条件。分裂层次聚类从所有样本作为一个簇开始，逐步将簇分裂为更小的簇，直到满足停止条件。层次聚类算法原理

SMOTE合成新样本步骤对于每个少数类样本，从其k近邻中随机选择一个邻居，根据一定的比例在少数类样本和邻居之间合成新样本。SMOTE优点与局限能够有效缓解过拟合问题，但可能引入噪声和模糊边界，且对近邻选择和合成比例敏感。SMOTE基本思想对少数类样本进行过采样，通过人工合成新样本来处理不平衡数据。SMOTE过采样方法原理

03基于层次聚类的SMOTE过采样方法设计

去除重复、缺失和异常值，保证数据质量。数据清洗消除特征间的量纲差异，避免对聚类结果产生影响。特征标准化利用特征重要性评估方法，如互信息、卡方检验等，选择与分类任务相关的特征。特征选择数据预处理与特征选择

距离度量选择合适的距离度量方式，如欧氏距离、余弦相似度等，用于衡量样本间的相似性。聚类策略采用自底向上的凝聚层次聚类策略，逐步合并相近的簇，直至满足停止条件。簇间距离计算采用平均链接法、单链接法或全链接法计算簇间距离，以确定簇的合并顺序。层次聚类算法实现

ABCD改进SMOTE过采样策略确定过采样比例根据数据集的不平衡程度，确定合适的过采样比例，以避免过拟合。合成新样本在选定的近邻样本之间，采用线性插值的方式合成新的少数类样本，并添加到数据集中。选择近邻样本对于每个少数类样本，选择其k个最近邻样本，用于合成新的样本。迭代过程重复上述过程，直至达到设定的过采样比例或满足其他停止条件。

04实验设计与结果分析

为了验证基于层次聚类改进SMOTE的过采样方法的有效性，我们选择了三个不同领域的公开数据集进行实验，分别是UCI机器学习库中的Iris、Wine和BreastCancer数据集。这些数据集具有不同的样本数量、特征维度和类别分布，能够全面评估算法的性能。数据集选择我们将数据集按照7:3的比例划分为训练集和测试集，采用5折交叉验证来评估模型性能。实验中，我们将基于层次聚类改进SMOTE的过采样方法与原始SMOTE、ADASYN等过采样方法进行对比，同时结合多种分类器（如KNN、SVM、决策树等）进行验证。实验设置数据集选择与实验设置

评价指标为了全面评估算法性能，我们采用了准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1值等多个评价指标。这些指标能够从不同角度反映算法的分类效果，特别是在类别不平衡的情况下更为重要。对比方法我们将基于层次聚类改进SMOTE的过采样方法与原始SMOTE、ADASYN等过采样方法进行对比。这些方法在处理类别不平衡问题时具有一定的代表性，通过与它们的比较可以验证本文方法的有效性。评价指标与对比方法

实验结果展示：下表展示了在不同数据集上，采用不同过采样方法和分类器时的实验结果。从表中可以看出，基于层次聚类改进SMOTE的过采样方法在多个数据集和分类器上都取得了较好的性能表现。|