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| 基于SMOTE采样和支持向量机的不平衡数据分类 | |
| 摘 要： | 不平衡数据集广泛存在,对其的有效识别往往是分类的重点,但传统的支持向量机在不平衡数据集上的分类效果不佳.本文提出将数据采样方法与SVM结合,先对原始数据中的少类样本进行SMOTE采样,再使用SVM进行分类.人工数据集和UCI数据集的实验均表明,使用SMOTE采样以后,SVM的分类性能得到了提升. |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |
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