前言
- 仅概况介绍
正文
- 算法思想:对于每个少数类样本A,从它的最近邻中随机选一个样本B,在A、B之间的连线上随机选一点C作为一个新的样本。
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具体过程:
- 1、对于少数类中每一个样本A,以欧氏距离为标准计算它到少数类样本集中所有样本的距离,将这些样本记作为“邻居”。
- 2、根据数据集中的不平衡比例设置一个采样比例,来确定采样倍率N,对于每一个少数类样本A,在其“邻居”中随机选择若干个邻居,假设选择的近邻为B。
- 3、对于邻居B而言,按照:C = A + rand(0,1)∗|A−B|,来得出新的样本
公式详解:A−B:为二者间的距离,rand(0,1):为随机在0~1之间取值。 - 4、对于其它选择中的类似B的样本执行相同操作,完成取样。
- 参考图片: