摘要：在一个数据集中，至少有一个类别相对与其他类别有很少的样本，则这样数据集可以称为高度倾斜的或者是非平衡的数据集，非平衡数据在现实中普遍存在。在非平衡数据分类中．传统机器学习算法的分类表现受到了阻碍。支持向量机（SVM）基于结构风险最小化原则，是近几年发展起来的机器学习方法。分析了SVM在非平衡数据集中的应用情况，同时提出了几种SVM运用于非平衡数据集中的主要改进方法，这些方法对于非平衡数据的分类有很好的分类效果。

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