要提高PaCMAP在類別不平衡情況下的性能，可以考慮以下幾個策略：
數據增強：通過生成合成數據或使用數據增強技術來增加少數類別的樣本數量。例如，可以使用對抗生成網絡（GANs）來生成更多的少數類別樣本，從而平衡數據集。
重採樣技術：對於不平衡的數據集，可以使用過採樣（如SMOTE）或欠採樣技術來調整類別分佈。這樣可以確保每個類別在訓練過程中都有足夠的代表性。
加權損失函數：在優化過程中，對於少數類別的樣本賦予更高的權重，這樣可以使模型在訓練時更加關注這些類別，從而提高其識別能力。
集成學習：結合多個模型的預測結果，特別是針對不同類別的專門模型，可以提高整體的分類性能。這種方法可以減少單一模型在不平衡數據集上的偏差。
超參數調整：對PaCMAP的超參數進行細緻的調整，特別是在選擇鄰居的數量和類型時，可能會對模型的穩定性和性能產生顯著影響。
通過這些方法，可以有效提高PaCMAP在類別不平衡情況下的性能，從而更準確地識別晶體缺陷。