《表1 混合矩阵：基于密度敏感最大软间隔SVDD不均衡数据分类算法》

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《基于密度敏感最大软间隔SVDD不均衡数据分类算法》

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通过图5我们可以得出:DSMSM-SVDD算法随着参数σ值的增大，各数据集的综合分类性能指标G-Mean值的变化趋势缓慢，彼此之间的区分不明显.这是因为本文提出的DSMSM-SVDD算法中采用了最大软间隔正则项，使得优化后得到的分类界面泛化能力的提升很大程度上取决于间隔项的影响，这也在一定程度上抵消了高斯核半径对算法分类性能的影响.