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模糊多类支持向量机算法在不平衡数据分类中的创新与实践.docx

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    模糊多类支持向量机算法在不平衡数据分类中的创新与实践

    一、引言

    1.1研究背景与意义

    1.1.1不平衡数据分类的广泛应用场景

    在当今数字化时代，数据已成为各个领域决策和发展的重要依据。然而，实际应用中收集到的数据往往呈现出不平衡的特性，即不同类别的样本数量存在显著差异。这种不平衡数据分类问题广泛存在于医疗、金融、工业等众多关键领域，对各领域的发展和进步产生着深远影响。

    在医疗诊断领域，疾病与非疾病样本的不平衡现象极为常见。以癌症诊断为例，健康人群的样本数量通常远远多于癌症患者样本。据相关医学研究统计，在某些癌症早期筛查数据集中，癌症患者样本可能仅占总样本量的5%-10%。这种样本

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