【摘 要】
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针对支持向量机（support vector machine,SVM）无法对非平衡数据有效分类的问题,提出树形层次结构的非平衡SVM（imbalanced SVM method based on tree hierarchical structure,ISV
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针对支持向量机（support vector machine,SVM）无法对非平衡数据有效分类的问题,提出树形层次结构的非平衡SVM（imbalanced SVM method based on tree hierarchical structure,ISVM_TH）分类方法。通过衡量多数类样本与超平面之间的关系,有效区分不同类的重要性,提取关键簇,通过对关键簇进行逐层划分,构建更为合理的多数类样本树形层次结构,提取候选支持向量（candidate support vector,CSV）信息,参与SVM的
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