【摘 要】
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论文将从多目标优化的角度出发，结合LDA的第一个目标（最大化类间方差）和SVM 的第二个目标（最小化经验风险），构造一个新的最大类间方差和最小经验风险（MVE）数据分类模型。由于该模型是
【机 构】
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深圳信息职业技术学院信息技术研究所,深圳市可视媒体处理与传输重点实验室
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论文将从多目标优化的角度出发，结合LDA的第一个目标（最大化类间方差）和SVM 的第二个目标（最小化经验风险），构造一个新的最大类间方差和最小经验风险（MVE）数据分类模型。由于该模型是一个非凸规划模型，论文使用凹凸规划（CCCP）来进行求解。为了验证论文提出的数据类模型，对人工和真实的数据挖掘实验室数据（UCI）数据集进行分类实验测试。实验结果表明该数据分类模型有效性的。
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