论文《基于粒度偏移因子的支持向量机学习方法》提出了一种改进的支持向量机算法，通过引入粒度偏移因子来优化分类性能。该方法在特征空间中调整样本的粒度分布，增强模型对复杂数据的适应能力。研究结果表明，该方法在多个数据集上均表现出更高的分类准确率和稳定性，为支持向量机的应用提供了新思路。
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