《表4 Spambase数据集上实验结果的比较》

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《基于划分融合的非平衡SVM分类算法》

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上述实验结果表明，本文提出的基于划分融合的非平衡SVM分类算法，可以有效提取负类样本中有价值的增量样本，DFISVM算法通过划分信息粒，有效提取支持向量样本，通过融和冗余粒，删除大量对分类不起作用的样本，增强了样本分布的平衡性，提高了SVM对于非平衡数据集的分类性能。