SMOTE过采样算法

SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）是一种综合采样人工合成数据算法，用于解决数据类别不平衡问题。它以每个样本点的k个最近邻样本点为依据，随机的选择N个邻近点进行差值乘上一个[0,1]范围的阈值，从而达到合成数据的目的。这种算法的核心是：特征空间上邻近的点其特征都是相似的。它并不是在数据空间上进行采样，而是在特征空间中进行采样，所以它的准确率会高于传统的采样方式。SMOTE以及其派生的算法仍然是较为主流的采样技术之一。

相关问题

DPC-SMOTE过采样算法具体代码示例

DPC-SMOTE是一种用于处理不平衡数据集的过采样算法，它结合了DPC（Density Peak Clustering）和SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）算法。下面是DPC-SMOTE算法的具体代码示例：

import numpy as np
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors

def DPC_SMOTE(X, y, k, N):
    # 计算样本的密度
    density = calculate_density(X, k)
    
    # 根据密度对样本进行排序
    sorted_indices = np.argsort(density)
    
    # 找到少数类样本的索引
    minority_indices = np.where(y == 1)[0]
    
    # 初始化合成样本集
    synthetic_samples = []
    
    for minority_index in minority_indices:
        # 找到k个最近邻样本的索引
        k_nearest_indices = find_k_nearest_neighbors(X, minority_index, k)
        
        # 随机选择一个最近邻样本
        nearest_index = np.random.choice(k_nearest_indices)
        
        # 生成合成样本
        synthetic_sample = generate_synthetic_sample(X[minority_index], X[nearest_index])
        
        # 将合成样本添加到合成样本集中
        synthetic_samples.append(synthetic_sample)
    
    # 将合成样本添加到原始数据集中
    X = np.concatenate((X, np.array(synthetic_samples)), axis=0)
    y = np.concatenate((y, np.ones(len(synthetic_samples))), axis=0)
    
    return X, y

def calculate_density(X, k):
    # 计算每个样本的k近邻距离
    knn_distances = find_k_nearest_distances(X, k)
    
    # 计算每个样本的密度
    density = 1 / np.mean(knn_distances, axis=1)
    
    return density

def find_k_nearest_distances(X, k):
    # 计算每个样本到其他样本的距离
    distances = np.linalg.norm(X[:, np.newaxis] - X, axis=2)
    
    # 将对角线上的距离设置为无穷大，以排除自身
    np.fill_diagonal(distances, np.inf)
    
    # 找到每个样本的k近邻距离
    k_nearest_distances = np.partition(distances, k, axis=1)[:, k]
    
    return k_nearest_distances

def find_k_nearest_neighbors(X, index, k):
    # 计算样本到其他样本的距离
    distances = np.linalg.norm(X[index] - X, axis=1)
    
    # 将自身的距离设置为无穷大，以排除自身
    distances[index] = np.inf
    
    # 找到最近的k个样本的索引
    k_nearest_indices = np.argpartition(distances, k)[:k]
    
    return k_nearest_indices

def generate_synthetic_sample(sample, nearest_sample):
    # 计算样本之间的差异
    difference = nearest_sample - sample
    
    # 生成合成样本
    synthetic_sample = sample + np.random.random() * difference
    
    return synthetic_sample

使用上述代码，你可以将DPC-SMOTE算法应用于不平衡数据集，生成合成样本以平衡数据集。其中，X是特征矩阵，y是标签向量，k是最近邻数，N是要生成的合成样本数量。

smote过采样matlab代码

SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）是一种过采样算法，用于处理分类问题中的类别不平衡情况。在MATLAB中，我们可以使用以下代码实现SMOTE过采样：

function [SMOTE_data, SMOTE_labels] = smote(data, labels, k, minority_class)
    minority_indices = find(labels == minority_class);
    minority_data = data(minority_indices, :);
    minority_size = length(minority_data);
    
    synthetic_data = zeros(k * minority_size, size(minority_data, 2));
    synthetic_labels = zeros(k * minority_size, 1);
    
    for i = 1:minority_size
        nn_indices = knnsearch(data, minority_data(i, :), 'K', k+1); % 找到k个最近邻样本的索引（包括自身）
        nn_indices(nn_indices == minority_indices(i)) = []; % 去除自身的索引
        
        for j = 1:k
            dif = data(nn_indices(j), :) - minority_data(i, :); % 计算差值
            gap = rand(); % 随机生成0到1之间的比例
            synthetic_data((i-1)*k + j, :) = minority_data(i, :) + gap * dif; % 生成合成样本
            synthetic_labels((i-1)*k + j) = minority_class; % 合成样本的标签为原始类别
        end
    end
    
    SMOTE_data = [data; synthetic_data]; % 合并原始数据和合成数据
    SMOTE_labels = [labels; synthetic_labels]; % 合并原始标签和合成标签
end

这段代码中，首先找到原始数据中属于少数类别的样本，然后对每个少数类别样本，找到它的k个最近邻样本。接着，根据原始样本和最近邻样本的差值，生成k个合成样本。每个合成样本的特征值由原始样本和差值的按比例加权得到，合成样本的标签与原始样本相同。随后，将原始数据和合成数据以及对应的标签进行合并，得到SMOTE过采样后的数据和标签。

通过以上的代码实现，我们可以使用MATLAB来进行SMOTE过采样处理，从而解决类别不平衡问题。