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文档摘要

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支持向量机多类分类算法：原理、设计与应用的深度剖析

一、引言

1.1研究背景与意义

在机器学习领域，支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）作为一种重要的分类算法，占据着举足轻重的地位。SVM最初由Vapnik等人于20世纪90年代提出，基于统计学习理论中的VC维理论和结构风险最小化原理，它在模型的复杂性与学习能力之间寻求最佳折衷，从而获得了良好的泛化能力。

SVM的基本思想是通过在原空间或经投影后的高维空间中构造最优分类面，将给定的属于不同类别的训练样本分开。在解决小样本、非线性及高维的模式识别问题中，SVM展现出许多特有的优势，如泛化能力