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GEPSVM（Proximal Support Vector Machine Classification via Generalized Eigenvalues）是近年提出来的一种新的二分类SVM,其核心思想是通过求解广义特征方程得到两个最优超平面,然后通过计算样本到超平面的距离来决定样本所属类别。与传统SVM相比,GEPSVM降低了时间复杂度,但仍存在奇异性等问题。提出了一种新的算法TDMSVM（Twin Distance of Minimum and Maximum Support Vector M