​smote算法

资 源 简 介

​smote算法

详 情 说 明

SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）是一种针对不平衡数据集的经典采样算法，特别适用于少数类样本量不足的场景。该算法通过合成新的少数类样本来平衡数据集，从而提升机器学习模型（如神经网络）对少数类的识别能力。

SMOTE的核心思路是在少数类样本的"特征空间邻域"内进行线性插值。具体而言，对于每一个少数类样本，算法会随机选择其k个最近邻样本，然后在这些样本连成的线段上随机生成新样本。这种插值方式既能有效扩充数据，又能保持原始数据的分布特征。

在MATLAB中实现SMOTE时需要注意几个关键点：首先需要计算少数类样本的k近邻距离矩阵，这通常可以通过内置的knnsearch函数高效完成；其次要合理控制过采样比例，避免因过度合成样本导致模型过拟合；最后建议将SMOTE与随机欠采样结合使用，这样能同时缓解多数类样本可能存在的冗余问题。

相比简单的随机过采样，SMOTE生成的样本具有更好的多样性，能有效避免模型陷入对少数类样本的机械复制。但需注意，当少数类样本本身存在较大噪声时，盲目插值可能会放大噪声影响，此时建议先进行数据清洗再应用SMOTE。