SMOTE技术：合成少数类过采样方法在Matlab中的实现

资源摘要信息:"SMOTE（Synthetic Minority Over-Sampling Technique）函数是一种用于机器学习和数据挖掘中的技术，旨在解决不平衡数据集问题。不平衡数据集是指在分类问题中，各类别的样本数目不相等，导致模型在训练过程中偏向于多数类，从而使得对少数类的预测性能下降。SMOTE通过合成新的少数类样本来增加它们的数量，改善分类器对少数类的识别能力。 在SMOTE方法中，算法会从少数类中随机选取一个样本，并计算与之最近的k个邻居（k为一个正整数），然后通过随机选择这些邻居中的一个或几个，并在选中样本与邻居样本之间的连线上随机生成新的样本点。这些新样本点被添加到数据集中，以此来增加少数类的样本数量。 标题中提到的“SMOTE函数取维度为(r,n)的特征向量和维度为(r,1)的目标类作为输入”，这里的(r,n)表示特征矩阵的行数为r，列数为n，即有r个样本，每个样本有n个特征；(r,1)表示目标类向量，其行数也为r，列数为1，表示每个样本对应的类别标签。SMOTE函数处理后，“返回维度为(r',n)的final_features向量和维度为(r',1)的目标类作为输出”，这里的r'通常大于r，表示合成新样本后数据集的总样本数。 描述中提到的“N. Chawla、K. Bowyer、L. Hall 和 W. Kegelmeyer”是SMOTE算法的提出者，他们的研究成果发表在2011年的arXiv预印本中，论文标题为“Smote：合成少数过采样技术”。 在使用SMOTE算法时，需要考虑的关键参数包括： 1. 过采样比例（Sampling Percentage）：用于指定合成新样本的数量占原始少数类样本数量的比例。 2. 最近邻数（k）：用于指定从多少个最近邻中进行样本点的合成。 3. 生成样本数：控制每个少数类样本将要合成多少个新的样本点。 在实现SMOTE算法时，除了MATLAB环境外，还可以在Python等其他编程语言中通过安装相关库来使用该技术。在MATLAB中开发SMOTE函数需要编写相应的m文件，实现算法逻辑，并进行封装以便于调用。 标签“matlab”指明了开发环境或使用场景，意味着开发者需要熟悉MATLAB编程语言和开发工具。由于给出的文件信息中提到了一个压缩包文件名称“SMOTE.zip”，可以推断这是一个包含了SMOTE算法实现代码的压缩文件，用户可以通过下载并解压该文件，进一步使用或研究该算法的MATLAB实现。 综上所述，SMOTE算法的核心价值在于平衡数据集，通过合成少数类样本来减少类别不平衡对模型性能的影响。该技术广泛应用于不平衡数据集的分类问题中，尤其是在生物信息学、金融欺诈检测等领域，它帮助研究人员和工程师提高模型对少数类的识别准确度。"