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摘 要：医学数据的类重叠问题会严重影响疾病的智能诊断效果。为了减轻腰椎间盘样本的类重叠对分类器产生的不良影响，提出了一种可减轻类重叠的混合采样算法———CO_HS算法。该算法将训练样本划分为核心样本、边界样本和噪声样本，对重叠区域的样本进行采样，以减轻样本集的类重叠程度。采用CO_HS算法产生的新训练样本集训练RF等分类模型，并建立了6种新的腰椎间盘退变分类器。（剩余756字）
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可减轻腰椎间盘样本集类重叠的采样算法
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