面向不均衡数据集的ismote算法

？为了提高不均衡数据集中少数类的分类性能，提出ismote算法。它是在少数类实例及其最近邻少数类实例构成的n维球体内进行随机插值，从而来改进数据分布的不均衡程度。通过实际数据集上的实验，与smote算法和直接分类不均衡数据算法的性能比较结果表明,ismote算法具有更高的分类精度，可以有效地改进分类器的性能。