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。
-
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：
