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文档摘要

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支持向量机核方法及其多核聚类算法的深度剖析与应用拓展

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关键技术，正深刻改变着人们的生活和工作方式，广泛应用于图像识别、自然语言处理、数据分析等众多领域，助力解决各种复杂问题。支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）作为机器学习的重要算法之一，自诞生以来就备受关注。它基于统计学习理论，旨在寻找一个最优超平面，以实现对不同类别数据的有效划分，在高维特征处理和小样本学习方面展现出卓越的泛化能力。

然而，传统的支持向量机存在一定局限性，在面对复杂的非线性问题时往往力不从心。为了突破这一困境，核方法应