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支持向量机利用接近边界的少数向量来构造一个最优分类面。然而当两类中的样本数量差别悬殊时，PSVM算法则会过度拟合样本量大的那一类，而对样本量很小的那一类的错分率相当高。为解决此问题，本文提出了一种改进的支持向量机算于拟牛顿法的大类别分类算法。同时，这个问题也是大类别分类问题所采用的留一法面临的问题，在DFP-PSVM的基础上，提出了基于拟牛顿法的大类别分类算法。通过仿真实验证实了此算法在精度上优于PSVM算法。