【摘 要】
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支持向量机（SVM）的性能与SVM参数的选择有关．SVM参数的优化需要一个准则，本文提出了一种以原空间中样本到分类面的最短代数距离最大为准则的SVM参数优化方法．该方法旨在使SVM分类
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（60275041）资助.
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支持向量机（SVM）的性能与SVM参数的选择有关．SVM参数的优化需要一个准则，本文提出了一种以原空间中样本到分类面的最短代数距离最大为准则的SVM参数优化方法．该方法旨在使SVM分类面在原空间中使样洙“平分秋色”，更能体现SVM分类器的结构风险最小化的原则．算法简单、几何直观性好、易于实现，通过在双螺旋线样本和Iris样本来上所作测试证明了该方法的有效性。
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