本段介绍了一种基于MATLAB实现的Geometric-Smote过采样算法。该方法通过生成少数类样本在特征空间中的几何分布，有效增强机器学习模型对于不平衡数据集的学习能力。适用于处理分类问题中类别严重失衡的情况。
SMOTE的Matlab代码实现了一种称为几何增强型SMOTE（Geometry SMOTE）的新算法。它与现有的库兼容，并且包含文档安装、API文档以及示例等资料。
依赖关系方面，geometry-smote在Python 3.6及以上版本中运行良好，需要以下软件包：
- numpy(>=1.1)
- scikit-learn(>=0.21)
- 不平衡学习（imbalanced-learn）库的版本为(>=0.4.3)
此外，为了能够执行示例代码，您还需要安装matplotlib (>= 2.0.0) 和 pandas (>= 0.22)。
关于安装方式，geometry-smote目前在PyPi存储库中可用。您可以使用pip命令进行安装：
```
pip install -U geometric-smote
```
此软件包同样可以在Anaconda Cloud平台上找到并通过如下命令安装：
```
conda install -c algowit geometric-smote
```
如果您选择手动克隆，可以通过以下步骤获取该项目的副本，并运行setup.py文件来完成安装：
1. 使用git clone https://github.com/AlgoWit/geometric-smote.git 命令从GitHub上下载代码。
2. 进入项目的目录（cd geometric-smote）并执行相应的安装命令。
5星
