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