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<正>针对不平衡数据集在分类过程中易产生噪声数据和分类精度低的问题,本文提出一种基于改进SMOTE的不平衡数据集主动学习SVM分类算法。该算法对训练样本集利用少数类样本的归属值通过多数票选择法控制合成少数类样本的数量,根据距离公式确定超平面,选取距离
一种基于改进SMOTE的不平衡数据集主动学习SVM分类算法
【摘 要】
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<正>针对不平衡数据集在分类过程中易产生噪声数据和分类精度低的问题,本文提出一种基于改进SMOTE的不平衡数据集主动学习SVM分类算法。该算法对训练样本集利用少数类样本的
【机 构】
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兰州理工大学电气工程与信息工程学院;
【发表日期】
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2004年期
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