R语言多维数据过采样

R语言中可以使用多种方法进行数据过采样，以解决数据不平衡的问题。其中一种常用的方法是SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）算法。SMOTE算法通过生成一些合成的样本来增加少数类样本的数量，从而平衡数据集。

在R中，可以使用R包“DMwR”来实现SMOTE算法进行多维数据的过采样。首先，需要安装并加载该包：

install.packages("DMwR")
library(DMwR)

然后，可以使用`SMOTE`函数来进行SMOTE算法过采样：

oversampled_data <- SMOTE(formula, data, perc.over = 200, k = 5)

其中，`formula`是一个公式对象，用于指定目标变量与自变量之间的关系；`data`是一个数据框，包含待过采样的数据；`perc.over`是欠采样类的过采样比例，通常设置为100以上；`k`是指定SMOTE算法中的近邻数。

通过以上步骤，可实现R语言中多维数据的过采样。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [R语言--数据挖掘2--数据理解与准备](https://blog.csdn.net/qq_35167821/article/details/115689317)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [R语言Rstan概率编程规划MCMC采样的贝叶斯模型](https://blog.csdn.net/tecdat/article/details/127473044)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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