【摘 要】
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针对多类不平衡数据分类准确率低的问题，提出一种基于空间扩展的支持向量机学习算法（support vector ma-chine algorithm based on space spreading，SS-SVM）。根据空间扩展原理，在
【机 构】
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中国民航大学计算机学院,山西大学计算机与信息技术学院
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针对多类不平衡数据分类准确率低的问题，提出一种基于空间扩展的支持向量机学习算法（support vector ma-chine algorithm based on space spreading，SS-SVM）。根据空间扩展原理，在多维欧式空间中通过空间扩展对少类数据进行上采样，使其处理数据时减少小区块的影响；降低数据不平衡度以优化分类器组；在扩展的数据集上训练SVM分类器。标准数据集上的实验结果表明，与几种经典的算法相比，SS-SVM在多类不平衡数据分类上可获得令人满意的分类结果，对少类数据分类精度要
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