matlab过采样smote程序代码
时间: 2024-04-08 18:27:03 浏览: 12
MATLAB中的SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique)是一种用于处理不平衡数据集的过采样方法。下面是一个简单的MATLAB代码示例,用于实现SMOTE算法:
```matlab
function [syntheticData, syntheticLabels] = smote(data, labels, k, numSynthetic)
% data: 输入数据集
% labels: 输入数据集的标签
% k: 选择最近邻的数量
% numSynthetic: 生成的合成样本数量
numFeatures = size(data, 2);
numSamples = size(data, 1);
syntheticData = zeros(numSynthetic, numFeatures);
syntheticLabels = zeros(numSynthetic, 1);
for i = 1:numSynthetic
% 随机选择一个少数类样本
minorityIndex = randi([1, numSamples]);
minoritySample = data(minorityIndex, :);
% 寻找k个最近邻样本
distances = sqrt(sum((data - minoritySample).^2, 2));
[~, sortedIndices] = sort(distances);
kNearestIndices = sortedIndices(2:k+1);
% 随机选择一个最近邻样本
nearestIndex = kNearestIndices(randi([1, k]));
nearestSample = data(nearestIndex, :);
% 在最近邻样本和少数类样本之间生成合成样本
syntheticSample = minoritySample + rand(1, numFeatures) .* (nearestSample - minoritySample);
% 添加合成样本到数据集中
syntheticData(i, :) = syntheticSample;
syntheticLabels(i) = labels(minorityIndex);
end
end
```
使用该代码,你可以将输入的数据集和标签作为参数传递给`smote`函数,并指定最近邻的数量`k`和要生成的合成样本数量`numSynthetic`。函数将返回生成的合成样本数据和对应的标签。