C++聚類算法中的類別不平衡處理

在C++中處理聚類算法中的類別不平衡問題，可以采用以下幾種方法：

1. 重采樣（Resampling）：重采樣方法包括過采樣（Oversampling）和欠采樣（Undersampling）。過采樣是通過復(fù)制較少的類別樣本或者生成新的樣本來增加較少的類別樣本數(shù)量。欠采樣是通過減少較多的類別樣本來平衡類別數(shù)量。在C++中，可以使用Random庫進行隨機抽樣。

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <random>

// 重采樣函數(shù)
std::vector<int> resample(const std::vector<int>& data, int min_samples) {
    std::vector<int> resampled_data;
    std::unordered_map<int, int> class_count;
    for (int sample : data) {
        class_count[sample]++;
    }

    std::random_device rd;
    std::mt19937 gen(rd());
    std::uniform_int_distribution<> dis(0, data.size() - 1);

    while (resampled_data.size() < min_samples * data.size()) {
        int index = dis(gen);
        if (class_count[data[index]] > 0) {
            resampled_data.push_back(data[index]);
            class_count[data[index]]--;
        }
    }

    return resampled_data;
}

2. 使用聚類算法的權(quán)重版本：某些聚類算法允許為每個樣本分配權(quán)重。在這種情況下，可以為較少的類別樣本分配較高的權(quán)重，而為較多的類別樣本分配較低的權(quán)重。這樣，算法會更關(guān)注較少的類別樣本。例如，K-means算法可以通過修改距離計算來實現(xiàn)加權(quán)聚類。

3. 使用集成學(xué)習(xí)方法：集成學(xué)習(xí)方法可以通過組合多個基學(xué)習(xí)器的預(yù)測結(jié)果來提高模型的魯棒性。在聚類任務(wù)中，可以使用不同的聚類算法作為基學(xué)習(xí)器，并通過投票或平均的方式來組合它們的預(yù)測結(jié)果。這樣可以提高模型對較少類別樣本的關(guān)注度。

4. 使用代價敏感學(xué)習(xí)（Cost-sensitive learning）：代價敏感學(xué)習(xí)是一種通過為不同類別的樣本分配不同的權(quán)重或代價來處理類別不平衡的方法。在C++中，可以通過修改損失函數(shù)來實現(xiàn)代價敏感學(xué)習(xí)。例如，在K-nearest neighbors（KNN）算法中，可以為不同類別的樣本分配不同的距離權(quán)重。

#include <iostream>
#include <vector>
#include <cmath>

// 代價敏感KNN算法
double cost_sensitive_knn(const std::vector<std::vector<double>>& X, const std::vector<int>& y, const std::vector<int>& sample, int k, double class_weight) {
    double min_distance = std::numeric_limits<double>::max();
    int min_index = -1;

    for (int i = 0; i < X.size(); i++) {
        double distance = 0;
        for (int j = 0; j < X[i].size(); j++) {
            distance += std::pow(X[i][j] - sample[j], 2);
        }
        distance = std::sqrt(distance);

        if (distance < min_distance) {
            min_distance = distance;
            min_index = i;
        }
    }

    int predicted_class = y[min_index];
    int correct_class = sample[min_index];
    double cost = 0;

    if (predicted_class != correct_class) {
        cost = class_weight;
    }

    return cost;
}

這些方法可以單獨使用，也可以結(jié)合使用，以獲得更好的類別不平衡處理效果。在實際應(yīng)用中，需要根據(jù)具體問題和數(shù)據(jù)集選擇合適的方法。