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经典的P范数支持向量机分类算法的正则化阶次P往往被选定为0、1或2。但是通过大量的实验可知，P取0、1或2的分类效果并不一定是最佳的。针对不同的数据使用不同的正则化阶次，可以改进分类算法的预测准确率。刘建伟等从目前迭代再权的思想出发讨论了P范数正则化支持向量机问题，但由于每次求解的均是原问题的近似问题，因而得到的解是近似解。从最优化角度出发，应用非凸共轭梯度算法求解0〈P〈1时的P范数正则化支持向量机问题，分别对3种不同的支持向量机问题进行了求解，并通过处理3种典型的癌症数据集展示了算法的良好分类效果。