SVM在数据挖掘中的应用

摘要：

随着数据库系统使用的普及,数据库的规模也越来越大,如何从海量数据库中挖掘出有用的信息以供企事业单位使用,已经越来越引起人们的兴趣.支持向量机(SVM)是在统计学习理论的基础上发展起来的一种新的机器学习方法,它基于结构风险最小化原则,能有效地解决过学习问题,具有良好的推广性能和较好的分类精确性.该文首先介绍统计学习理论和支持向量机的概念,然后进一步论述了SVM在数据挖掘中的应用.

关键词：数据挖掘、支持向量机、统计学习理论

所属期刊栏目：30

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：上海市科委资助项目

在线出版日期：2004-08-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：7-8,24