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支持向量机仅仅由支持向量所决定，而支持向量来自于边界的样本，如果样本集中存在较多的噪音或孤立点，特别是两类样本过分交叉，都会降低支持向量机的推广能力。为了改善支持向量机的推广性能，文章提出一个支持向量机的边界样本修剪方法：首先对边界样本进行抽取，然后用Remove Only算法对边界样本进行修剪，修剪后的边界样本就是最终的支持向量机训练样本。实验结果表明，修剪方法可以让支持向量机的推广能力有不同程度的提高。