【摘 要】
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支持向量机是借助于最优化方法来解决机器学习问题的工具。在实际应用研究中，多元变量间的相关性是普遍存在的，这可能影响支持向量机分类模型的判别效率。因此文中提出了基于Gr
【基金项目】
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国家自然科学基金(70771004)
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支持向量机是借助于最优化方法来解决机器学习问题的工具。在实际应用研究中，多元变量间的相关性是普遍存在的，这可能影响支持向量机分类模型的判别效率。因此文中提出了基于Gram—Schmidt过程的特征选择方法，来减少多重共线性的危害。该方法利用Gram-Schmidt正交化过程，在特征集合中选择判别力强的信息，并把挑选出来的特征集合变换成若干直交变量。这样不仅可以实现判别模型的变量筛选，同时也解决了多重共线性对判别模型的影响这一问题。文中进行数值实验，将所提算法与fisher判别法相比较，结果所提算法不仅降低
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