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标准近似支持向量机（PSVM）没有考虑非平衡分布数据的分类问题，为此，在PSVM的基础上，将优化问题中的惩罚因子由数值变更为一个对角阵，提出了一种改进的PSVM算法。该方法利用引入的对角阵对正负样本分别分配不同的惩罚因子，由于其任意性，使得该算法可以解决由多种因素引起的分布不平衡的分类问题，稳健性较好。利用实值免疫克隆算法实现了模型参数的自动选择，进一步提高了算法的泛化性能。实验结果表明新算法对于处理分布不平衡数据的分类问题相当有效。