【摘 要】
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DEC算法是一种基于支持向量机的改进算法，但是研究表明，对于某些不平衡数据集，DEC分类器不能达到较高的少数类分类精度。针对这种情况，提出了一种基于欠抽样方法和DEC方法结合的
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DEC算法是一种基于支持向量机的改进算法，但是研究表明，对于某些不平衡数据集，DEC分类器不能达到较高的少数类分类精度。针对这种情况，提出了一种基于欠抽样方法和DEC方法结合的新算法US—DEC来提高少数类分类精度。先用一个新的欠抽样方法来预处理数据集，再用DEC分类器训练处理过的数据集。通过在七个不平衡数据集上的仿真实验，比较了US—DEC算法和支持向量机，欠抽样方法以及DEC方法的分类性能。实验结果表明，在提高每类数据集的少数类分类精度上，US—DEC算法要优于其他算法。
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