【摘 要】
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针对传统支持向量机（SVM）多分类一对多算法存在的运算量大、耗时长、数据偏斜以及对最优超平面附近点分类易出错问题,提出了一种改进方法。将数据空间分为密集区和稀疏区,各类
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针对传统支持向量机（SVM）多分类一对多算法存在的运算量大、耗时长、数据偏斜以及对最优超平面附近点分类易出错问题,提出了一种改进方法。将数据空间分为密集区和稀疏区,各类中密集点归于密集区,其余归于稀疏区。将每类中密集点连同它附近的点用于训练得到相应的SVM分类器。在测试阶段,对密集区的待测样本用传统的一对多判别准则来做类别预测;对稀疏区的待测样本则采用K近邻（KNN）算法。数值实验结果表明,改进的算法在耗时和分类精度上都优于原算法,对解决一对多算法存在的问题有较好的成效。
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