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基于核函数拟合的非平衡数据分类方法

         

摘要

在数据分类算法的实际应用中,经常会遇到数据不平衡的问题(即正负样本的数目相差极大).标准的分类算法在处理这一问题时,往往很难达到令人满意的性能.提出一种新的方法,通过对正负样本分别进行核函数拟合,根据拟合好的核函数对未知样本进行预测.在UCI标准数据集的仿真实验结果表明,该方法能有效地处理非平衡数据问题.

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