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文档摘要

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最小二乘支持向量机算法：原理、优化与多元应用探究

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，机器学习作为人工智能领域的核心技术，正深刻改变着人们的生活与工作方式。从智能语音助手到图像识别系统，从金融风险预测到医疗诊断辅助，机器学习技术无处不在，其重要性不言而喻。在众多机器学习算法中，最小二乘支持向量机（LeastSquaresSupportVectorMachine，LS-SVM）算法以其独特的优势和强大的功能，占据着重要的地位。

传统的支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）算法基于统计学习理论，以结构风险最小化为原则，在解决小样本、非线性及高