基本信息

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文档摘要

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支持向量集成核知识发现模型：原理、应用与展望

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据呈爆炸式增长，海量的数据蕴含着丰富的潜在知识。知识发现作为从大量数据中提取有用信息和模式的过程，在各个领域的决策制定、问题解决和创新发展中发挥着关键作用。无论是商业领域的客户行为分析、市场趋势预测，还是医疗领域的疾病诊断、药物研发，亦或是科研领域的数据分析、理论验证，都离不开有效的知识发现方法。它能够帮助企业提升竞争力，医疗机构提高医疗水平，科研人员推动科学进步。

支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）作为一种强大的机器学习算法，在知识发现中扮演着重要角色。SVM