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局部支持向量机是一种用途广泛的分类器，无论在理论研究还是实际应用方面，局部支持向量机都受到越来越多的关注。目前，许多传统的局部支持向量机算法都存在一个问题，即模型中样本比例失衡，导致无法提高分类精度。在加权支持向量机的启发下，提出了将加权思想应用在局部支持向量机FalkSVM中的WFalkSVM算法，并通过实验分析验证了WFalkSVM的可行性及其有效性，最后对WFalkSVM算法进行分析总结。