【摘 要】
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为解决支持向量机（SVM）在处理无标签数据多类分类上的难题，提出了一种基于支持向量数据描述（SVDD）的无标签数据多类分类算法。该方法只需要建立一个分类模型就可以实现多类聚类分
【机 构】
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五邑大学系统科学与技术研究所,北京航空航天大学经济管理学院
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为解决支持向量机（SVM）在处理无标签数据多类分类上的难题，提出了一种基于支持向量数据描述（SVDD）的无标签数据多类分类算法。该方法只需要建立一个分类模型就可以实现多类聚类分类。首先采用主成分分析作数据预处理，提取输入数据的统计特征值，得到主成分特征指标输入到SVDD分类器进行多类聚类分类。以珠三角地区物流中心城市分类评价为研究对象，实证结果表明，采用主成分分析降低了数据维度，有效浓缩了评估信息，SVDD分类器很好地区分了各中心城市，实现了多类分类的目的。
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