针对类不平衡问题，提出KHOI-SMOTE方法，结合k-means聚类和h-outlyingness指数（HOI），将合成样本生成重点从同一聚类内转向跨聚类稀疏区域，减少噪声传播并提升分类性能。实验在22个涵盖基准和医学的数据集上验证其优于传统SMOTE及变种，假设检验确认显著差异。