【摘 要】
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有1份仅含A类与B类的训练集,与1份包含不止这2个类别的测试集,如何对测试集中的样本进行分类?针对这个问题,本文提出3种基于SVM方法和最小包围球方法(minimum enclosing ball,MEB)的新类别分类方法.这3种新类别分类方法不仅解决了SVM不能正确判别新类别的缺点,而且在实际数据分析中获得了较好的效果.本文使用乳腺癌分子分型数据进行分析,最终样本分类准确率可达90％以上,新类别样本分类正确率可达99％以上.
【机 构】
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深圳大学 数学与统计学院,广东 深圳518060
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有1份仅含A类与B类的训练集,与1份包含不止这2个类别的测试集,如何对测试集中的样本进行分类?针对这个问题,本文提出3种基于SVM方法和最小包围球方法(minimum enclosing ball,MEB)的新类别分类方法.这3种新类别分类方法不仅解决了SVM不能正确判别新类别的缺点,而且在实际数据分析中获得了较好的效果.本文使用乳腺癌分子分型数据进行分析,最终样本分类准确率可达90％以上,新类别样本分类正确率可达99％以上.
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