支持向量机在数据挖掘中的应用

摘要：

支持向量机(SVM)在学习模型中运用了统计学习中的VC维理论和结构风险化原则,具有很好的泛化性能,在小样本学习问题上表现突出.本文主要介绍了统计学习理论和支持向量机的基本思想,通过目前SVM训练算法的研究成果分析了它在数据挖掘中(尤其是分类算法上)的应用,并阐述了支持向量机在数据挖掘领域中实现的方法.

关键词： 计算机技术 数据挖掘 支持向量机 统计学习理论

作者: 肖芳

作者单位: 中国地质大学(武汉)资源学院,湖北 武汉,430074

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十二届全国数学地质与地学信息学术研讨会

会议地点: 乌鲁木齐

会议语种:中文

页码: 347-354

在线出版日期: 2013-10-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）