用于医学图像分类的支持向量机算法研究

摘要

支持向量机(SVM)方法就是利用最优分类面(线)将两类样本在特征空间或输入空间中无错误地分开,而且要使两类的分类空隙最大.因此标准的SVM方法需要求解二次规划问题,计算量很大,本文介绍一种方法解决这个问题,并成功地将该算法应用于医学图像数据挖掘的分类问题.