C++聚类算法中的类别不平衡处理

在C++中处理聚类算法中的类别不平衡问题，可以采用以下几种方法：

1. 重采样（Resampling）：重采样方法包括过采样（Oversampling）和欠采样（Undersampling）。过采样是通过复制较少的类别样本或者生成新的样本来增加较少的类别样本数量。欠采样是通过减少较多的类别样本来平衡类别数量。在C++中，可以使用Random库进行随机抽样。

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

// 重采样函数
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. 使用聚类算法的权重版本：某些聚类算法允许为每个样本分配权重。在这种情况下，可以为较少的类别样本分配较高的权重，而为较多的类别样本分配较低的权重。这样，算法会更关注较少的类别样本。例如，K-means算法可以通过修改距离计算来实现加权聚类。

3. 使用集成学习方法：集成学习方法可以通过组合多个基学习器的预测结果来提高模型的鲁棒性。在聚类任务中，可以使用不同的聚类算法作为基学习器，并通过投票或平均的方式来组合它们的预测结果。这样可以提高模型对较少类别样本的关注度。

4. 使用代价敏感学习（Cost-sensitive learning）：代价敏感学习是一种通过为不同类别的样本分配不同的权重或代价来处理类别不平衡的方法。在C++中，可以通过修改损失函数来实现代价敏感学习。例如，在K-nearest neighbors（KNN）算法中，可以为不同类别的样本分配不同的距离权重。

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

// 代价敏感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;
}

这些方法可以单独使用，也可以结合使用，以获得更好的类别不平衡处理效果。在实际应用中，需要根据具体问题和数据集选择合适的方法。