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为了解决Keerthi改进的序贯最小优化（SMO）算法在处理非平衡数据集时，整体分类性能较低、稳定性差等问题，对两个类别施加不同的惩罚系数的方法对算法作进一步改进，同时给出计算公式及算法步骤。实验结果表明，该算法不但提高了处理非平衡数据集的能力，也进一步提高了其稳定性。
基于不同惩罚系数的SMO改进算法
【摘 要】
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为了解决Keerthi改进的序贯最小优化（SMO）算法在处理非平衡数据集时，整体分类性能较低、稳定性差等问题，对两个类别施加不同的惩罚系数的方法对算法作进一步改进，同时给出计算公式
【机 构】
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苏州大学计算机科学与技术学院
【出 处】
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计算机应用
【发表日期】
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2008年9期
【基金项目】
：
国家自然科学基金资助项目(60572074)
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