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本文以不平衡支持向量机算法为基础，有效应用以往样本集中类内结构信息数据，重点对不平衡数据集进行研究和分析，并提出新的不平衡支持向量机算法，新的算法以类内离散度为基础，仿真实验数据结果证明，经过改进的算法非常有效，可进一步提升G-means值和SE值。
一种新的基于类内不平衡数据学习支持向量机算法
【摘 要】
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本文以不平衡支持向量机算法为基础，有效应用以往样本集中类内结构信息数据，重点对不平衡数据集进行研究和分析，并提出新的不平衡支持向量机算法，新的算法以类内离散度为基础，仿真
【机 构】
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北海职业学院电子信息工程系
【出 处】
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科技通报
【发表日期】
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2017年9期
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