【摘 要】
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统计学作为一门方法论科学,在自然科学和社会科学领域发挥着重要的作用,而作为现代统计分析方法之一的分类分析方法是人们认识世界的一种重要方法,将认识对象进行分类,有利于
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统计学作为一门方法论科学,在自然科学和社会科学领域发挥着重要的作用,而作为现代统计分析方法之一的分类分析方法是人们认识世界的一种重要方法,将认识对象进行分类,有利于我们更细致地了解事物的本质。许多统计学习方法都可以用于解决二分类和多分类问题,比如k近邻法、感知机、朴素贝叶斯法、决策树、logistic回归、支持向量机和神经网络等,但对不同的分类问题,它们表现出的优势各不同。本文将主要探讨logistic回归和支持向量机这两种重要的非线性分类方法的模型、理论、算法和应用,并比较它们的优缺点,从而为以后快速选定合适的多分类方法提供依据。文章的结构为：第一章绪论部分,主要介绍了本文的研究意义、研究内容和研究目的；第二章模型的建立,主要包括缺失数据的插补方法,主成分分析和因子分析的原理及其比较,多分类logistic回归模型,多分类支持向量机(SVM)模型；第三章应用袋鼠头骨化石数据对logistic回归模型和SVM模型进行比较；第四章是对上述研究工作的总结和展望。
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