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如何提高對少數類樣本的識別能力是不平衡數據分類中的一個研究熱點。合成少數類過采樣技術（ SMOTE）是解決此類問題的代表性方法之一。近年來，不少研究者對 SMOTE做出了一些改進，較好地提高了該方法的性能。然而，如何有效地選取典型少數類樣本進行過采樣仍然是一個值得研究的問題。此外，被孤立的少數樣本在提髙模型性能方面的潛在能力也沒有得到足夠的重視。針對上述問題，提岀了基于構造性覆蓋算法（CCA）的過采樣技術 CMOTE。 CMOTE提供了兩種不同策略下選擇關鍵樣本的方法：基于覆蓋內樣本個數的方法與基于覆蓋密度的方法。在12個典型的不平衡數據集上驗證 CMOTE算法的性能。實驗結果表明， CMOTE算法在總體上優于對比方法，并且通過強化關鍵樣本對模型性能的影響増強了模型的泛化能力。
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