【摘 要】
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支持向量机（SVM）方法是利用最优分类面（线）将两类样本在特征空间或输入空间中无错误地分开，而且要使两类的分类空隙最大。因此标准的SVM方法需要求解二次规划问题，计算量很大。该文
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支持向量机（SVM）方法是利用最优分类面（线）将两类样本在特征空间或输入空间中无错误地分开，而且要使两类的分类空隙最大。因此标准的SVM方法需要求解二次规划问题，计算量很大。该文以一个医学决策支持系统为应用背景，介绍一种解决该问题的新方法。在UCI数据集和所开发的决策支持系统上的应用表明，该算法简便可行，具有更高的精度和更快的速度。
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