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本文对基于SVM的特征选择与集成学习的应用进行了研究。文章将SVM作为基学习器，在对已有的算法改进的基础上，提出了嵌入式特征选择EM-FS-1和EM-FS-2算法，结合集成学习技术和主成份分析方法提出了基于主成份分析的Bagging集成学习算法，利用主成份分析法减少冗余特征，并在此基础上结合集成方法进行学习，提高学习器的泛化能力。同时，把PCA-FS-Bagging算法应用在医学诊断领域中，取得了较理想的效果，体现了良好的应用性。