【摘 要】
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在分析了传统支持向量机（SVM）对不平衡数据的学习缺陷后,提出了一种改进SVM算法,采用自适应合成（ADASYN）采样技术对数据集进行部分重采样,增加少类样本的数量;对不同的样本点分配
【机 构】
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浙江大学超大规模集成电路设计研究所
【基金项目】
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复旦大学国家重点实验室开放基金资助项目(2015KF009);中央高校基础科研计划资助项目(2015QNA4018)
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在分析了传统支持向量机（SVM）对不平衡数据的学习缺陷后,提出了一种改进SVM算法,采用自适应合成（ADASYN）采样技术对数据集进行部分重采样,增加少类样本的数量;对不同的样本点分配不同的权重,减弱噪声对训练结果的影响;使用基于代价敏感的SVM算法训练,缓解不平衡数据对超平面造成的偏移。选择UCI数据库中的6组不平衡数据集进行测试,实验结果表明：在各个数据集上改进SVM算法的性能优于其他算法,并在少类准确率和多类准确率上取得了很好的平衡。
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