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支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一类按监督学习（supervisedlearning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalizedlinearclassifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面（maximum-marginhyperplane）[1-3]。

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为提高支持向量机(SVM)集成的训练速度，提出一种基于凸壳算法的SVM 集成方法，得到训练集各类数据的壳向量，将其作为基分类器的训练集，并采用Bagging 策略集成各个SVM。在训练过程中，...

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凸壳算法

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