smote算法MATLAB代码和详解

SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) 是一种经典的过采样方法，用于处理分类问题中的不平衡数据。在MATLAB中，你可以使用`imbalanceLearn`库或者自编码器等工具实现SMOTE。以下是使用`imbalanceLearn`包的一个简单例子：

% 首先，你需要安装imbalanceLearn库，如果没有安装，可以使用下面命令安装
if ~exist('imbalanceLearn', 'dir')
    installToolbox('imblearn')
end

% 假设你有不平衡的数据集data和对应的标签target
[~, idx] = ismember(target, [0, 1]); % 确定 minority class (假设0为少数类)
data少数类 = data(idx,:);
target少数类 = target(idx);

% 使用SMOTE函数对少数类数据进行过采样
smote = SMOTE; % 创建SMOTE对象
augmentedData = smote.fitSample(data少数类, target少数类); % 进行过采样
augmentedLabels = smote.labels; % 获取新的标签

% 结果augmentedData和augmentedLabels分别包含过采样的特征和标签

SMOTE的工作原理是基于实例的，它会为每个少数类样本找到其k个最近的同类邻居，然后在它们之间生成新的合成样本。这有助于保持样本的局部结构，并减少噪声影响。