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支持向量机是基于统计学习理论框架下的一种简单、有效的分类方法。作为结构风险最小化准则的具体实现，支持向量机具有全局最优性和较好的泛化能力。文章通过对训练模型的超参数优化，构造了支持向量机非线性分类器，并将其应用于癌症病人的诊断，取得了较高的识别率。实验结果表明，支持向量机分类器能够快速准确址判断患者肿瘤是恶性还是良性，为治疗提供了可靠的依据，在医学诊断中具有广泛的应用前景。