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文档摘要

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数据分布特征导向下的支撑向量机核选择策略与应用研究

一、引言

1.1研究背景与意义

在机器学习领域，支撑向量机（SupportVectorMachine，SVM）作为一种强大的分类和回归算法，凭借其坚实的理论基础和出色的小样本学习能力，在众多实际应用中取得了显著成效，如文本分类、图像识别、生物信息学等领域。SVM的核心思想是通过寻找一个最优分类超平面，实现对不同类别数据的有效划分，以达到最大化分类间隔的目的。

在处理线性不可分的数据时，核函数成为了SVM的关键技术。核函数能够将低维空间中的非线性可分数据映射到高维特征空间，使数据在高维空间中变得线性可分，从而巧妙地解决了非线性分类问