smote采样matlab代码-MV-LEAP基于多视图学习的数据增殖器

瓦希德·诺鲁兹（Vahid Noroozi），萨拉·巴哈迪尼（Sara Bahaadini），雷铮，谢思宏，邵伟祥，余飞飞， IEEE大数据，arXiv CCA通过多模态生成对抗学习提炼产品标题张建国，邹鹏程，赵立，姚瑶，刘烨，潘秀明，龚宇，余飞飞， NIPS研讨会，arXiv ：甘民意调查具有多视图数据的特征选择：一项调查张R，聂芬芳，李力，魏伟-信息融合，2018 （）多视角学习调查常旭，陶大成，徐旭，arXiv：多视图表示学习研究李应明;杨明;张忠飞，1809年多视图数据分析的学习表示形式：模型和应用丁正明丁汉东赵云富光谱聚类单一检视稳健而高效的多路谱聚类， Anil Damle，Vic

这是Neurocomputing 2020中介绍的MCIIF模型的Matlab源代码，通过视图间和视图内低秩融合实现多视图聚类。使用Matlab R2016a运行run.m来执行代码，其中mciif.m打包了我们的MCIIF模型。此外，我们还提供了code_coregspectral，这是作者发布的Coregularized多视图光谱聚类（NIPS 2011）软件包。代码通过详细的注释进行了解释，数据见“dts_bbc4view.mat”和“dts_WikipediaArticles.mat”。如果您觉得本代码对您有帮助，请引用：@article{liang2020robust, title=

类别不平衡问题 在机器学习中，类别不平衡问题十分常见。例如，银行信用数据中，按时还款用户占比可能高达97%，而违约用户仅占3%。若忽视违约用户，模型准确率虽高，但可能导致银行巨大损失。因此，需要采取措施平衡数据。 SMOTE算法 许多研究论文提出了包括过采样和欠采样在内的技术来处理类别不平衡问题。SMOTE算法作为一种合成少数类过采样技术，由NV Chawla、KW Bowyer、LO Hall和WP Kegelmeyer在其论文中提出。 参数 sample：少数类样本的二维数组 (numpy)。 N：SMOTE的过采样倍数，为整数。 k：用于查找最近邻的邻居数量，为整数，且 k <=

本代码库提供了用于分析成肌细胞增殖图像的MATLAB脚本，这些脚本用于研究长链非编码RNA SAM(lncRNA SAM) 通过稳定Sugt1和促进动粒组装来促进成肌细胞增殖。所有代码均在 MATLAB R2014b 中测试。 代码功能： Figure6C.m & Suppl_Figure_6C.m: 计算红色通道中非零像素的平均强度，并保存输出图像。 Figure6D_Suppl_Figure_5I.m: 计算细胞核内平均绿色通道强度（蓝色），并保存输出图像。 Quantify_Figure6E_6D.m: 量化每个过滤点中平均绿色通道强度，不生成输出图像。 Visualize_Figu

使用Matlab学习采样的基础示例：包括蒙特卡罗、拒绝采样、重要性采样。这些示例计算0-1区间内正方形区域的面积，展示了简化模型的应用。具体示例有：1. 均匀采样，2. 接受拒绝采样，3. 重要性采样。针对MCMC、MH和Gibbs采样，建议参考在线代码资源。注意，MCMC、MH和Gibbs采样的实现需另行查阅。

针对样本不均衡问题对模型性能的影响，利用SMOTE算法进行数据处理，以提高模型的预测能力。SMOTE算法通过在少数类样本之间合成新的样本，有效缓解了数据不平衡问题，提升模型的泛化能力。

创建视图 IS_S2，其中包含信息系学生选修 1 号课程且成绩在 90 分及以上的学号、姓名和成绩。 CREATE VIEW IS_S2 ASSELECT Sno，Sname，GradeFROM IS_S1WHERE Grade >= 90;

iHMM采样库提供学习和采样有限HMM和无限HMM的代码。代码依赖于Tom Minka的lightspeed和fastfit软件包，这些库必须位于Matlab路径上才能使采样算法正常工作。 iHMM多项式输出: TestiHmmGibbsSampler.m：在具有多项式输出的iHMM上运行Gibbs采样器，演示如何使用iHmmSampleGibbs.m。使用命令“ help iHmmSampleGibbs”获取参数信息。 TestiHmmBeamSampler.m：在具有多项式输出的iHMM上运行光束采样器，演示如何使用iHmmSampleBeam.m。使用命令“ help iHmmSamp

本仓库提供了基于采样的张量环分解算法的Matlab代码，用于实验。该方法是由奥斯曼·阿西夫·马利克（Osman Asif Malik）和史蒂芬·贝克尔（Stephen Becker）提出的，详细实现见脚本tr_als_sampled.m。实验中使用了脚本experiment1.m和experiment4.m对合成数据和真实数据进行了验证。此外，我们还实现了标准TR-ALS算法（tr_als.m）、rTR-ALS算法（rtr_als.m）、TR-SVD算法（TRdecomp_ranks.m和TRdecomp.m修改版）、TR-SVD的随机变体（tr_svd_rand.m）。需要使用mtimesx