Border-line Smote算法只会从处于”danger“状态的样本中随机选择,然后用Smote算法产生新的样本。处于”danger“状态的样本代表靠近”边界“附近的少数类样本,而处于边界附近的样本往往更容易被误分类。因而 Border-line Smote只对那些靠近”边界“的少数类样本进行人工合成样本,而 Smote则对所有少数类样本一视同仁。 3....
SMOTE步骤__1.选一个正样本 红色圈覆盖 SMOTE步骤__2.找到该正样本的K个近邻(假设K = 3) 可以是正样本也可以是负样本 绿色圈覆盖 SMOTE步骤__3.随机从K个近邻中选出一个样本 可以是正样本也可以是负样本 SMOTE步骤__4.在正样本和随机选出的这个近邻之间的连线上,随机找一点。这个点就是人工合成的新正...
LA-SMOTE算法的原理如下: 对于每个少数类样本,计算其k近邻中与该样本距离最近的样本,并将该样本标记为噪声点。 对于每个少数类样本,计算其k近邻中噪声点的比例,如果比例大于阈值,就将该样本标记为边界点,否则标记为内点。 对于内点,按照SMOTE算法的方式合成新的少数类样本。 对于边界点,按照一定的概率选择邻近的内点...
LA-SMOTE算法工作原理基于以下几个核心概念：首先，它计算每个少数类样本的邻域，以评估其周围的密度情况。然后，基于这些密度信息，算法生成合成样本，以补充少数类数据的不足，从而改善不平衡数据集的分类性能。通过考虑样本之间的空间关系和密度，LA-SMOTE能更精确地模拟真实数据的分布，避免了原始SMOTE算法...