基于分形自相似性理论改进SMOTE算法, 实现数据集的均衡化。结合集成学习Adaboost技术更新样本权值, 改善非均衡数据的分类性能, 并对云南个旧锡铜多金属矿床进行了仿真实验, 结果表明新算法预测结果能较好地检测成矿异常, 为成矿预测与评价提供新的解决途径。