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为了使数据集的内在分布更好地影响训练模型, 提出一种密度加权孪生支持向量回归机算法. 该算法通过?? 近邻算法计算获得每个数据点基于数据密度分布的密度加权值, 并将密度加权值引入到标准孪生支持向量回归机算法中. 算法能够很好地反映训练数据集的内在分布, 使数据点准确影响训练模型. 通过6 个UCI 数据集上的实验结果分析验证了所提出算法的有效性.

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