KP-SMOTE 算法

KP-SMOTE算法是一种基于SMOTE算法的改进算法，它可以在不改变原始数据分布的情况下，通过合成新的少数类样本来解决类别不平衡问题。KP-SMOTE算法的主要思想是在SMOTE算法的基础上，通过K近邻算法来选择合成新样本的方式，以保证新样本与原始样本的分布一致性。具体步骤如下：

1. 对于每个少数类样本x，计算它与所有少数类样本之间的距离，选择其中K个最近邻的样本。

2. 对于每个选中的最近邻样本y，计算样本x与y之间的距离，得到距离d。

3. 对于每个选中的最近邻样本y，根据距离d计算出一个权重系数w，w的值越大，说明样本y对于样本x的影响越大。

4. 对于每个选中的最近邻样本y，根据权重系数w和样本x与y之间的距离d，合成一个新的样本z。

5. 将合成的新样本z添加到原始数据集中。

下面是一个使用KP-SMOTE算法的示例代码：

from imblearn.over_sampling import KMeansSMOTE
from sklearn.datasets import make_classification

# 生成一个类别不平衡的数据集
X, y = make_classification(n_classes=2, class_sep=2,
                           weights=[0.1, 0.9], n_informative=3,
                           n_redundant=1, flip_y=0, n_features=20,
                           n_clusters_per_class=1, n_samples=1000,
                           random_state=10)

# 使用KP-SMOTE算法对数据集进行过采样
kmeans_smote = KMeansSMOTE(random_state=42)
X_resampled, y_resampled = kmeans_smote.fit_resample(X, y)