［摘要］：针对支持向量机对于非平衡数据不能进行有效分类的问题，提出一种粒度支持向量机学习算法。根据粒度计算思想对多数类样本进行粒划分并从中获取信息粒，以使数据趋于平衡。通过这些信息粒来寻找局部支持向量，并在这些局部支持向量和少数类样本上进行有效学习，使SVM 在非平衡数据集上获得令人满意的泛化能力。

［关键词］：粒度支持向量机 非平衡数据 信息粒 局部支持向量