matlab实现SMOTE

最新推荐文章于 2025-05-20 09:07:08 发布

lzy_2016

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文章标签： matlab

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lzy_2016/article/details/56503134

本文介绍了如何在MATLAB环境中实现SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）算法，该算法主要用于处理数据集中的类别不平衡问题。通过合成新的少数类样本，SMOTE能够平衡类别比例，提高模型的预测性能。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

SMOTE算法流程：

function [ sample ] = mySMOTE( minority,radio,k,attr_type )
% [ sample ] = mySMOTE( minority,radio,k,attr_type )
%minority:少数样本，不包括属性值
%radio：生成新样本占少数样本的比例
%k: 近邻个数
%attr_type：属性类型，0：连续；1：离散
%sample：输出新样本
if(nargin<2)%nargin 函数输入变量个数
    help mySOMTE
elseif(nargin<3)
    radio=1;
    k=1;
    attr_type=zeros(1,size(minority,2));
end

[minority_num,attr_num]=size(minority);%少数样本个数
if radio<=0
%warning('radio=%d',radio,'is less than 0');
%return
 error('radio is less than 0');
elseif radio<1
    new_num=floor(radio*minority_num);
    sample_index=randperm(minority_num,new_num);%随机产生
    radio=1;
else
    radio=round(radio);
    sample_index=1:minority_num;    
en