使用MATLAB实现SMOTE算法

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本文介绍了如何使用MATLAB实现SMOTE算法,用于处理数据挖掘和机器学习中的类别不平衡问题。SMOTE通过合成新的少数类样本来平衡数据集。文章提供了MATLAB代码实现,并解释了其工作原理,包括寻找最近邻、生成合成样本的过程。读者可以通过调用提供的函数,结合自己的数据集进行类别不平衡问题的解决。

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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
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