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模式识别基础：支持向量机_（9）.支持向量机在模式识别中的应用.docx

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    支持向量机在模式识别中的应用

    在上一节中，我们介绍了支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）的基本概念和数学原理。本节将深入探讨支持向量机在模式识别中的具体应用，包括数据预处理、模型选择、训练和评估等关键步骤。我们将通过具体的实例来展示如何使用SVM进行模式识别，并提供可操作的代码和数据样例。

    1.数据预处理

    在使用SVM进行模式识别之前，数据预处理是一个至关重要的步骤。数据预处理包括数据清洗、特征选择、特征缩放和数据划分等。这些步骤有助于提高模型的性能和稳定性。

    1.1数据清洗

    数据清洗是去除数据中的噪声和不一致性的过程

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