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針對于使用支持向量機求解大規模復雜問題存在訓練時間過長和分類精度不高等困難，本文提出了一種結合支持向量機（SVM）和K-最近鄰(KNN)分類的分治算法。首先對支持向量機分類機理進行分析可以得出它作為分類器實際相當于每類只選一個代表點的最近鄰分類器。在此基礎上，根據分治算法的基本思想將訓練集劃分為多個訓練子集，用每個子集單獨訓練一個SVM，這樣每個訓練子集由訓練后的SVM 可以分別得到正例和反例的一個代表點，由這些代表點的全體構成了整個訓練集的正例和反例代表點的集合，然后在這個代表點集合基礎上使用KNN 分類器最為整個問題的解。實驗結果表明該分治算法對于大規模數據可使訓練時間大幅度下降且使分類精度不同程度提高。
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