MATLAB SMOTE ENN 代码示例：解决4分类样本不平衡问题

当涉及到具体代码示范时，请使用 imbalanced-learn MATLAB 包中的 SMOTE ENN 实现来生成新数据并解决 4 分类样本不平衡问题。以下是一个基本的代码示例：

% 步骤1：导入所需的 MATLAB 工具箱（例如 Statistics and Machine Learning Toolbox）

% 步骤2：准备数据集（X 为特征矩阵，y 为标签向量）
% 假设你已经加载了 4 分类的数据集，并将特征保存在矩阵 X 中，标签保存在向量 y 中

% 步骤3：安装并导入 imbalanced-learn MATLAB 包

% 步骤4：使用 SMOTE ENN 生成新数据
% 基于标签 y 将数据集按照类别进行分组，形成四个不同的类别
X_class1 = X(y == 1, :);
X_class2 = X(y == 2, :);
X_class3 = X(y == 3, :);
X_class4 = X(y == 4, :);

% 针对每个类别，使用 SMOTE 生成合成样本
% 可以在循环中逐个处理每个类别
X_class1_resampled = fitresample(X_class1, X_class1, 'SMOTE');
X_class2_resampled = fitresample(X_class2, X_class2, 'SMOTE');
X_class3_resampled = fitresample(X_class3, X_class3, 'SMOTE');
X_class4_resampled = fitresample(X_class4, X_class4, 'SMOTE');

% 步骤5：合并生成的样本
% 将每个类别生成的合成样本与原始数据集合并，形成一个新的平衡数据集
X_resampled = [X; X_class1_resampled; X_class2_resampled; X_class3_resampled; X_class4_resampled];
y_resampled = [y; ones(size(X_class1_resampled, 1), 1); 2*ones(size(X_class2_resampled, 1), 1); 3*ones(size(X_class3_resampled, 1), 1); 4*ones(size(X_class4_resampled, 1), 1)];

% 最后，使用这个新的平衡数据集进行模型训练和评估，以解决 4 分类样本不平衡问题

请注意，上述示例代码使用的是 imbalanced-learn MATLAB 包中的 fitresample 函数来实现 SMOTE ENN。确保已安装 imbalanced-learn MATLAB 包，并根据实际情况调整代码以适配你的数据集和需要。另外，你还可以根据具体需求调整合成样本的生成方式和合并方式。

这只是一个基本的示例，具体的实现细节可能会因你的数据集和需求而有所不同。请参考 imbalanced-learn MATLAB 包的文档和示例以获取更详细和适应你任务的代码示例。