ADASYN（提高类平衡，SMOTE的扩展）：ADASYN算法通过合成少数类示例来减少类不平衡-matlab开发

本次提交实现了以下论文中提出的 ADASYN（自适应合成采样）算法： H. He、Y. Bai、EA Garcia 和 S. Li，“ADASYN：用于不平衡学习的自适应合成采样方法”，Proc。 国际。 J. Conf。 神经网络，第 1322-1328 页，（2008 年）。 ADASYN 算法的目的是通过现有少数类示例之间的线性插值从少数类中综合创建新示例来改善类平衡。 这种方法本身被称为 SMOTE 方法（合成少数过采样技术）。 ADASYN是SMOTE的扩展，在两个类别之间的边界附近而不是在少数种族内部创建更多示例。 提供了生成此提交的标题图的演示脚本。