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提出基于支持向量机的不平衡样本集分类算法，以支持向量机为基础，利用重采样技术及特征子空间等相关理论，通过分层抽样方法和重采样技术，分别对不平衡数据集的样本底层特征和样本数量进行平衡，在不同数据集上进行实验，实验表明该方法能有效提高不平衡数据分类的准确度．
基于支持向量机的不平衡样本集分类算法
【摘 要】
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提出基于支持向量机的不平衡样本集分类算法，以支持向量机为基础，利用重采样技术及特征子空间等相关理论，通过分层抽样方法和重采样技术，分别对不平衡数据集的样本底层特征和样本
【机 构】
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山东师范大学信息科学与工程学院
【出 处】
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山东师范大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2016年2期
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