【摘 要】
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本文在充分考虑了实际问题中可能存在的两类数据样本不均衡的情况下提出了一种计算加权支持向量机样本权值的方法,采用此方法使得加权支持向量机的分类精度得到提高。同时针
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本文在充分考虑了实际问题中可能存在的两类数据样本不均衡的情况下提出了一种计算加权支持向量机样本权值的方法,采用此方法使得加权支持向量机的分类精度得到提高。同时针对SVM训练时间长的问题,采用改进的迭代自组织数据分析算法(ISODATA)对训练样本进行聚类,使用聚类中心训练加权支持向量机。改进后的ISODATA算法本着少量多次的思想,将N个训练样本分几次进行输入：先将已知类别标签的样本作为输入样本进行聚类,得到各已知类别的聚类中心,然后再输入未知类别标签的样本,将未知类别的样本分给最近的聚类。这样不仅消除了初始聚类中心选取的盲目性,而且大大减少了迭代时间,提高了分类精度。
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