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SMOTE算法的基本原理
资料介绍
SMOTE（Synthetic Minority Oversampling Technique）算法是一种经典的解决类别不平衡问题的数据增强方法，由Chawla等人于2002年提出。其核心思想是通过合成新的少数类样本，而非简单复制已有样本，来平衡数据集分布，从而提升分类模型对少数类的识别能力。
一、算法核心思想
SMOTE算法的基本原理是对少数类样本进行插值合成新样本。具体而言，对于每个少数类样本，从其近邻中随机选择若干样本，通过在样本与其近邻之间的连线上随机生成新样本，实现少数类样本的扩充。该方法避免了简单过采样导致的过拟合问题，通过引入“虚拟”样本增强了数据集的多样性。
二、关键步骤
SMOTE算法的实现过程可分为以下步骤：
· 确定近邻数量：预设近邻参数k（通常取5），用于为每个少数类样本寻找k个最近邻样本。
· 计算样本间距离：采用欧氏距离（或其他距离度量）计算少数类样本间的相似度，确定每个样本的k近邻。
· 合成新样本：对每个少数类样本x，随机选择其k近邻中的一个样本xn，按以下公式生成新样本xnew：
xnew= x + rand(0,1) × (xn- x)
其中，rand(0,1)表示0到1之间的随机数。
· 控制采样倍率：根据数据集不平衡比例，设定采样倍率N（如N=100%表示样本数量翻倍），每个少数类样本将生成N/k个新样本。
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