传统的支持向量机无法充分、有效地检测出类间重叠区域中的少数实例,也无法对不平衡的数据集作出合理分类,而类的重叠分布和不平衡分布在复杂数据集中是常见的.因而,它们对支持向量机的分类性能产生负面影响.基于此,提出了一种利用距离度量代替支持向量机松弛变量的改进模型.在一定程度上解决了支持向量机处理复杂数据集中类间重叠和不平衡的问题.最后,利用合成数据集和UCL数据库中的数据集的实验验证了该算法的先进性.
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