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针对SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique)等传统过采样算法存在的忽略类内不平衡、扩展少数类的分类区域以及合成的新样本高度相似等问题,基于综合考虑类内不平衡和合成样本多样性的思想,提出了一种整合DBSCAN和改进SMOTE的过采样算法DB-MCSMOTE(DBSCAN and Midpoint Centroid Synthetic Minority Over-sampling Technique)。该算法对少数类样本进行DBSCAN聚类,根据提出的