考虑在进行 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，根据以上描述给出对应的SMOTE算法代码，以及相应的伪码

以下是对应的 SMOTE 算法代码和伪码：

算法代码：

def smote(X, y, k_neighbors=5, oversample_ratio=1.0):
    """
    SMOTE算法，生成合成样本
    :param X: ndarray，样本特征
    :param y: ndarray，样本标签
    :param k_neighbors: int，k近邻数，默认为5
    :param oversample_ratio: float，过采样比例，默认为1.0，即不进行过采样
    :return: ndarray，合成样本特征
    """
    # 计算样本类别分布
    class_distribution = Counter(y)
    # 获取少数类样本的类别标签
    minority_class_label = min(class_distribution, key=class_distribution.get)
    # 获取少数类样本特征
    minority_class_samples = X[y == minority_class_label]
    # 计算少数类样本之间的平均距离
    minority_class_average_distance = np.mean(pdist(minority_class_samples))
    # 计算少数类样本与多数类样本之间的平均距离
    majority_class_samples = X[y != minority_class_label]
    minority_to_majority_average_distance = np.mean(cdist(minority_class_samples, majority_class_samples))
    # 计算合成样本数目
    N = int(len(minority_class_samples) * oversample_ratio)
    # 初始化合成样本特征矩阵
    synthetic_samples = np.zeros((N, minority_class_samples.shape[1]))
    # 对每个样本进行插值操作
    for i in range(N):
        # 随机选择一个少数类样本
        random_minority_sample_index = np.random.randint(minority_class_samples.shape[0])
        random_minority_sample = minority_class_samples[random_minority_sample_index]
        # 计算该样本的k近邻
        k_neighbors_indices = knn(random_minority_sample, minority_class_samples, k_neighbors)
        # 随机选择一个k近邻
        random_neighbor_index = np.random.choice(k_neighbors_indices)
        random_neighbor = minority_class_samples[random_neighbor_index]
        # 计算合成样本
        synthetic_sample = random_minority_sample + np.random.rand() * (random_neighbor - random_minority_sample)
        # 判断合成样本的位置并调整
        synthetic_sample_distance_to_minority = np.mean(pdist(np.vstack([minority_class_samples, synthetic_sample])))
        synthetic_sample_distance_to_majority = np.mean(cdist(np.vstack([majority_class_samples, synthetic_sample]),
                                                              minority_class_samples))
        if synthetic_sample_distance_to_minority > minority_class_average_distance and \
                synthetic_sample_distance_to_majority > minority_to_majority_average_distance:
            # 合成样本远离少数类和多数类
            synthetic_samples[i] = synthetic_sample
        elif synthetic_sample_distance_to_minority > minority_class_average_distance and \
                synthetic_sample_distance_to_majority <= minority_to_majority_average_distance:
            # 合成样本远离少数类但靠近多数类
            synthetic_samples[i] = synthetic_sample + np.random.rand() * (minority_class_samples.mean(axis=0)
                                                                          - synthetic_sample)
        elif synthetic_sample_distance_to_minority <= minority_class_average_distance and \
                synthetic_sample_distance_to_majority > minority_to_majority_average_distance:
            # 合成样本靠近少数类但远离多数类
            synthetic_samples[i] = synthetic_sample + np.random.rand() * (minority_class_samples[random_neighbor_index]
                                                                          - random_minority_sample)
        else:
            # 合成样本靠近少数类和多数类
            synthetic_samples[i] = synthetic_sample + np.random.rand() * (majority_class_samples.mean(axis=0)
                                                                          - synthetic_sample)
    return synthetic_samples

伪码：

输入：样本特征 X，样本标签 y，k近邻数 k_neighbors，过采样比例 oversample_ratio
输出：合成样本特征 synthetic_samples

对于样本集 X 和标签集 y，计算样本类别分布
获取少数类样本的类别标签 minority_class_label
获取少数类样本特征 minority_class_samples
计算少数类样本之间的平均距离 minority_class_average_distance
计算少数类样本与多数类样本之间的平均距离 minority_to_majority_average_distance
计算合成样本数目 N
初始化合成样本特征矩阵 synthetic_samples

对于每个样本 i，进行以下操作：
    随机选择一个少数类样本 random_minority_sample
    计算该样本的k近邻 k_neighbors_indices
    随机选择一个k近邻 random_neighbor
    计算合成样本 synthetic_sample
    计算合成样本距离少数类和多数类的距离 synthetic_sample_distance_to_minority 和 synthetic_sample_distance_to_majority
    根据合成样本的位置特点，调整合成样本
    将合成样本添加到合成样本特征矩阵 synthetic_samples 中

返回合成样本特征 synthetic_samples