MATLAB 数据集处理：使用 SMOTE ENN 解决 4 类不平衡问题

使用 SMOTE ENN 处理 4 类不平衡数据集的 MATLAB 代码示例

如果你的数据集中的特征是前 22 列，而标签在第 23 列，可以按照以下方式修改代码示例：

% 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
X = your_dataset(:, 1:22);
y = your_dataset(:, 23);

% 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

请记住，以上示例仅提供了一个基本框架，你需要根据实际情况和数据集的特点进行适当的调整。确保安装并导入了 imbalanced-learn MATLAB 包，并根据你的需求和数据集结构调整代码。