改进的不等距模糊SVM：提升不平衡数据分类性能

在大数据和人工智能时代背景下，支持向量机（Support Vector Machine, SVM）作为一种强大的机器学习工具，因其在诸多领域的广泛应用而备受瞩目。然而，现实中的数据往往存在不平衡性，即不同类别的样本数量差距悬殊，这会导致分类性能显著下降。传统的SVM在处理不平衡数据时面临挑战，因为它倾向于支持数量较多的类别。 针对这一问题，本文提出了一种改进方法——基于不等距超平面距离的模糊支持向量机（Fuzzy Support Vector Machine, FSVM）。这种新方法引入了一个关键参数λ，用于调整分类决策边界（超平面）与样本点的距离，从而增强模型对少数类的识别能力。不同于标准的FSVM，该方法利用样本到超平面的距离来计算模糊隶属度函数，这有助于减轻样本分布不均和噪声数据对分类准确度的影响。 通过不等距超平面，算法能够更好地适应不平衡数据集的特性，提高了模型对噪声的鲁棒性。作者通过一系列实验验证了这个改进算法的有效性，结果显示，与传统FSVM相比，基于不等距超平面距离的FSVM在处理不平衡数据时，显著提升了分类的准确性和稳定性。 关键词包括支持向量机、不平衡数据、不等距超平面距离和模糊隶属度函数，这些核心概念共同构成了文章的核心理论基础和技术实现。论文的具体应用案例表明，这种方法在实际问题中具有广泛的应用前景，尤其是在那些数据分布不均、需要提高分类精度的任务中。 引用时应参考以下格式： 李村合, 姜宇, 李帅. 基于不等距超平面距离的模糊支持向量机. 计算机系统应用, 2020, 29(10): 185-191. <http://www.c-s-a.org.cn/1003-3254/7570.html> 本文的研究为解决不平衡数据分类问题提供了一个新的视角和实用工具，是支持向量机理论发展的重要补充，对于提高各类机器学习算法在实际场景中的表现具有重要意义。