【摘 要】
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提出了基于主成分分析（PCA）的支持向量机分类原理，并应用于财务指标的分析研究．主要思想是先将训练样本和测试样本的属性集进行标准化处理，计算各属性间的相关程度，构造新属性集，然
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提出了基于主成分分析（PCA）的支持向量机分类原理，并应用于财务指标的分析研究．主要思想是先将训练样本和测试样本的属性集进行标准化处理，计算各属性间的相关程度，构造新属性集，然后使用支持向量分类机对训练样本进行训练，构造决策函数，最后将决策函数对测试样本进行测试．本文选择我国2000年末106家上市公司的主要财务指标进行经营状况的分类测试，实验结果表明，使用本文的分类模型可提高模式识别的准确度．
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