【摘 要】
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分类超曲面算法是一种简单的基于覆盖的分类算法.实验证明该算法具有分类正确率高、速度快的优点.但是,关于该算法的相关理论问题需要深入研究.文中对该算法的几个相关理论问
【机 构】
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中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室,中国科学院研究生院
【基金项目】
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国家自然科学基金（60675010 60933004 60975039）, “八六三”高技术研究发展计划项目基金（2007AA01Z132）, 国家“九七三”重点基础研究发展规划项目基金（2007CB311004）, 国家科技支撑计划（2006BAC08B06）资助
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分类超曲面算法是一种简单的基于覆盖的分类算法.实验证明该算法具有分类正确率高、速度快的优点.但是,关于该算法的相关理论问题需要深入研究.文中对该算法的几个相关理论问题进行了研究.首先给出并证明了在分割的最大层数给定时算法假设空间的VC维,在此基础上结合可能近似正确（Probably Approximately Correct,PAC）学习框架,得出了对算法样本复杂度的估计,使得分类超曲面算法保证可PAC学习到任意目标概念.其次,分析了算法的时间复杂度和空间复杂度.最后,给出了无矛盾样本集的概念,并证明当输
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