matlab的smote

### MATLAB中SMOTE算法的实现 #### SMOTE算法简介 SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）是一种用于处理类别不平衡问题的技术。它通过在少数类样本之间插值来生成新的合成样本，从而增加少数类的数据量[^1]。 #### 数据准备 在使用SMOTE算法之前，需要准备好数据集。通常情况下，数据集中前几列表示特征变量，而最后一列表示类别标签。对于MATLAB中的实现，假设输入矩阵 `X` 表示特征变量，向量 `Y` 表示对应的类别标签。例如： ```matlab % 特征变量 X (n_samples, n_features) X = rand(100, 9); % 示例：100个样本，每样本有9个特征 % 类别标签 Y (n_samples,) Y = [ones(20, 1); zeros(80, 1)]; % 示例：20个正类，80个负类 ``` #### 主要函数说明 以下是MATLAB中实现SMOTE算法的主要组成部分及其功能描述： 1. **SmoteOverSampling**: 这是一个核心函数，负责执行过采样的操作。该函数会根据指定的比例，在少数类样本间生成新样本。 2. **VDMSmote**: 名义属性距离计算函数，适用于具有离散型特征的情况。 3. **Smote主函数**: 调用上述两个函数并完成整个流程[^2]。 #### 实现步骤详解 下面展示了一个完整的MATLAB代码框架，用于实现SMOTE算法： ```matlab function [new_X, new_Y] = Smote(X, Y, k, over_sampling_rate) % 输入参数： % X: 特征矩阵 (n_samples, n_features) % Y: 标签向量 (n_samples,) % k: K近邻数 % over_sampling_rate: 需要扩增到多少倍 % 找出少数类索引 minority_class_idx = find(Y == min(histcounts(Y))); % 提取少数类样本 minority_X = X(minority_class_idx, :); % 计算KNN图 knn_model = fitcknn(minority_X, ones(size(minority_X, 1), 1), 'NumNeighbors', k); distances = knn_model.Distances; % 初始化存储空间 synthetic_count = floor(length(minority_class_idx) * over_sampling_rate); synthetic_X = []; for i = 1:synthetic_count idx_i = randi(length(minority_class_idx)); % 随机选一个少数类样本 nn_idx = datasample(find(distances(idx_i, :) ~= 0), 1); % 从其邻居中随机选取 diff = minority_X(nn_idx, :) - minority_X(idx_i, :); % 差异向量 gap = rand(); % 随机比例因子 synthetic_sample = minority_X(idx_i, :) + gap * diff; % 插值得到新样本 synthetic_X = [synthetic_X; synthetic_sample]; end % 合并原始数据和新增加的数据 new_X = [X; synthetic_X]; new_Y = [Y; repmat(max(Y)+1, size(synthetic_X, 1), 1)]; end ``` 调用此函数时，可以通过如下方式设置参数： ```matlab k = 5; % 设置K近邻数量 over_sampling_rate = 2; % 将少数类扩充至原规模的两倍 [new_X, new_Y] = Smote(X, Y, k, over_sampling_rate); disp('经过SMOTE处理后的数据:'); disp(new_X); disp('对应的新标签:'); disp(new_Y); ``` 以上代码实现了基本的SMOTE逻辑，并允许用户自定义扩展比率以及最近邻的数量[^3]。 #### 注意事项 - 如果存在名义属性，则需先对其进行编码转换或将它们映射为数值形式后再运行SMOTE算法。 - 对于高维稀疏数据，可能需要调整距离度量方法以适应实际情况。