【摘 要】
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基于尺度化凸包核化后的SK算法(KSK-S算法)具有运行效率快、分类精度高的优势,能够更加高效地处理非线性可分问题并且几何特征明显。因此本文将单类凸包缩放的SK算法运用在不
【基金项目】
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渤海大学研究生创新基金“尺度化凸包的SK算法及其在医学诊断中的应用”(项目编号:YJC2020-035)
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基于尺度化凸包核化后的SK算法(KSK-S算法)具有运行效率快、分类精度高的优势,能够更加高效地处理非线性可分问题并且几何特征明显。因此本文将单类凸包缩放的SK算法运用在不平衡分类这一特定分类问题上。该算法只需要改变多数类凸包的尺度因子,就可以改变样本分布,达到正确分类的目的,并且该方法更加简单直观。
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