使用MATLAB实现SMOTE算法

在数据挖掘和机器学习中，合成少数类过采样技术（Synthetic Minority Over-sampling Technique，简称SMOTE）是一种常用的处理类别不平衡问题的方法。本文将介绍如何使用MATLAB实现SMOTE算法，并提供相应的源代码。

SMOTE算法通过合成新的少数类样本来平衡类别不平衡的数据集。它通过在少数类样本之间插入合成样本，以增加少数类样本的数量。这些合成样本是通过在少数类样本之间随机选择一个样本，然后在该样本与其最近邻样本之间的线段上生成新的合成样本。

以下是MATLAB中实现SMOTE算法的代码：

function syntheticSamples = smote(X, Y, k, m)
    % X: 输入样本特征矩阵，每一行代表一个样本
    % Y: 输入样本标签向量，每个元素是一个样本