摘要：支持向量机是近几年发展起来的机器学习方法,它是利用接近边界的少数向量来构造一个最优分类面.然而当两类中的样本数量差别悬殊时,支持向量机的分类能力会下降.为了解决此问题,文中提出了一种改进的支持向量机算法--DFP-SVM算法.实验表明,此方法在解决两类样本数量十分不均衡问题时有着很强的分类能力.

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