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非平衡数据海洋:支持向量机改进算法的破浪前行
一、引言
1.1研究背景与意义
1.1.1非平衡数据分类的重要性
在当今数字化时代,数据已成为推动各领域发展的核心驱动力。然而,现实世界中的数据往往呈现出复杂的分布特征,非平衡数据便是其中一种常见且极具挑战性的情况。非平衡数据是指在数据集中,不同类别的样本数量存在显著差异,其中某一类别的样本数量远多于其他类别,这种数据分布的不均衡性广泛存在于众多实际场景中,对各领域的发展产生着深远影响。
在医疗诊断领域,疾病的发生概率往往存在较大差异。以癌症诊断为例,健康人群的样本数量通常远远超过癌症患者的样本数量。在这种情况下,若使用传统的分类方法对医疗
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