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支持向量机在处理不平衡数据集时,对少类样本的分类效果很不理想。传统的处理方法尽管能够提高少类样本的分类准确率,但多类样本的分类准确率却大幅度下降。综合考虑样本间的相对距离和密集程度,提出了一种欠采样方
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随着交通拥堵的现状越来越严重,如何准确预测交通拥堵的时间已经成为人们关注的焦点。在本文中,我们将构建两个模型来更好地预测交通拥堵时间。首先,我们使用方法收集所需的数据,并通过初步清理,处理,删除丢失的
平等的
FCM算法中权重指数m的研究,许磊,吴晓娟,模糊c均值算法(FCM)是最常用的聚类算法之一。使用模糊c均值算法时,选取恰当的权重指数(m)是非常重要的。本文通过推导证明,得出�
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