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文档摘要

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支持向量机与高维统计判别分析：原理、比较及应用探索

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据量呈爆炸式增长，机器学习与数据处理技术已成为众多领域发展的关键驱动力。支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）与高维统计判别分析作为其中的重要方法，在理论研究与实际应用中都占据着举足轻重的地位。

支持向量机是一种基于统计学习理论的强大机器学习算法，最初由Vapnik等人于20世纪90年代提出。其核心思想是在特征空间中寻找一个最优超平面，将不同类别的数据点尽可能准确地分隔开，并且使超平面与最近的数据点之间的间隔最大化，这些对定义分类边界起关键作用的最近