在进行 SMOTE 算法选取样本点进行合成操作时，能 否对该样本点先进行判断，根据它处在样本集的大致位置后特异性地进行插值操 作。具体来说分为四种情况，如果判断出这个样本点处于少数类密集区，且远离 多数类密集区，那么在插值时，就尽量使新合成的样本点靠近该点；如果判断出 样本点处于少数类密集区且近离多数类密集区，那么在插值时，就需要适当扩大 插值范围，避免过多地将样本点插入多数类密集区的情况；如果判断出样本点远 离少数类密集区且近离多数类密集区，那么在插值时，就要尽可能远离该样本点， 这样才能使合成的新样本点更有可能靠近少数类，也更可能具有少数类样本特征； 如果判断出的样本点距少数类和多数类都较远，那么就扩大插值的范围，使得新 合成的样本点更有可能分布到密集区域，而不是成为噪声点。本文使用欧氏距离 的计算方式来计算各个样本点之间的相似度，以此来判断该点所处的位置。首先 计算出少数类样本点之间、少数类与多数类样本点之间的平均距离，对于选定的 样本点，计算它与周围点之间的距离，与平均距离作比较就可以判断出该样本点 所处的相对位置，依据这一描述，给出改进的SMOTE算法的python代码

以下是改进的SMOTE算法的Python代码：

import numpy as np
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors

def smote(X, y, k=5, ratio=1.0):
    """
    :param X: 样本特征矩阵，shape=[n_samples, n_features]
    :param y: 样本标签向量，shape=[n_samples,]
    :param k: 选取k个最近邻样本进行插值
    :param ratio: 生成的合成样本占原始少数类样本的比例
    :return: 合成样本特征矩阵，shape=[n_synthetic_samples, n_features]
    """
    X = np.array(X)
    y = np.array(y)
    n_samples, n_features = X.shape
    
    # 计算少数类样本点之间、少数类与多数类样本点之间的平均距离
    knn = NearestNeighbors(n_neighbors=k+1).fit(X)
    distances, _ = knn.kneighbors(X)
    avg_dist = np.mean(distances[:, 1:])
    avg_dist_minority = np.mean(distances[y == 1][:, 1:])
    
    # 计算需要生成的合成样本个数
    n_synthetic_samples = int((ratio - 1) * np.sum(y == 1))
    synthetic_samples = np.zeros((n_synthetic_samples, n_features))
    
    # 根据相对位置进行插值
    for i in range(n_synthetic_samples):
        j = np.random.choice(np.where(y == 1)[0])  # 随机选取一个少数类样本点
        nn = np.argsort(distances[j])[1:k+1]  # j的k个最近邻样本点的索引
        
        # 判断j所处位置
        if distances[j][-1] > avg_dist_minority:  # j远离多数类密集区
            beta = np.random.beta(0.1, 0.1)  # 生成[0, 1]之间的随机数
            gap = beta * distances[j][nn[-1]]  # 插值点到j的距离
            synthetic = X[j] + gap * (X[nn[-1]] - X[j])  # 插值点
        else:
            if distances[j][-1] < avg_dist:  # j处于少数类密集区
                beta = np.random.beta(0.1, 0.1)
                gap = beta * distances[j][nn[-1]]
                synthetic = X[j] + gap * (X[nn[-1]] - X[j])
            else:  # j近离多数类密集区
                beta = np.random.beta(0.1, 0.1)
                gap = beta * (distances[j][nn[-1]] - avg_dist_minority)
                synthetic = X[j] + gap * (X[nn[-1]] - X[j])
        
        synthetic_samples[i] = synthetic
    
    return synthetic_samples

其中，`X`为样本特征矩阵，`y`为样本标签向量，`k`为选取k个最近邻样本进行插值，`ratio`为生成的合成样本占原始少数类样本的比例。函数返回生成的合成样本特征矩阵。在函数内部，首先计算出少数类样本点之间、少数类与多数类样本点之间的平均距离，然后根据相对位置进行插值。最后，返回生成的合成样本特征矩阵。