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支持向量机在分类平衡样本集时的分类效果非常好，但是对不平衡样本集的分类效果并不理想。仔细分析样本集不平衡的原因，一是数量上的不平衡，二是样本点的空间重合。本文综合考虑数量和空间重合度这两点提出了改良式欠采样算法，降低样本集空间重合度和数量上的不平衡。通过仿真结果可以看出，本文的算法对不平衡样本集的分类效果较好。