smote采样matlab代码

SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）是一种用于解决类别不平衡问题的过抽样方法。通过SMOTE采样，可以增加少数类样本，从而达到平衡样本分布的目的。

在Matlab中，可以使用以下代码实现SMOTE采样：

% 读取数据
data = load('your_data_file.mat');

% 分割数据为特征和标签
X = data.features;
Y = data.labels;

% 用于SMOTE采样的函数
smote_opts = 'NN=5';
X_smote = smote(X(Y==1,:), smote_opts);

% 将采样后的数据和原始数据合并
X_oversampled = [X; X_smote];
Y_oversampled = [Y; ones(size(X_smote,1),1)];

% 打乱顺序，以确保样本的随机性
perm = randperm(length(Y_oversampled));
X_oversampled = X_oversampled(perm, :);
Y_oversampled = Y_oversampled(perm);

% 训练模型
model = trainModel(X_oversampled, Y_oversampled);

% 使用模型进行预测
predictions = predict(model, X_oversampled);

% 评估模型性能
accuracy = sum(predictions == Y_oversampled) / length(predictions);

以上代码通过加载数据，进行SMOTE采样，合并数据集，训练模型，预测和评估模型性能，实现了SMOTE采样的过程。用户可以根据自己的数据和实际情况，调整参数和代码细节来适配自己的实验环境。