摘要：少类样本合成过采样技术（SMOTE）是一种新型的过采样方法，能够有效地处理不平衡数据分类问题，但SMOTE在产生合成样本的过程中，存在一定的盲目性．因此本文提出一种改进的过采样方法一自适应SMOTE，根据样本集内部分布特性，自适应调整SMOTE方法中近邻选择策略，控制合成样本的质量．算法分析和仿真结果表明，文中提出的方法在不影响计算复杂度的前提下，有效地提高了分类算法的整体分类准确率。

关键词：不平衡数据集 少类样本合成过采样技术 自适应smote 合成样本 近邻选择策略 

单位：哈尔滨工业大学自动化测试与控制系; 黑龙江哈尔滨150080