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政府采购中供应商的信用分析.pdf

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支持向量机( SVM ) 是在结构风险最小化的一种新的机器学习技术, 在解决小样本、非线性及高维空间问题中具有独特的优势, 适用于政府采购中对供应商进行信用分析。但供应商信用属性数据构成了高维空间的稀疏分布, 不利于SVM 的准确建模。由于主成分分析技术具有良好的去噪音特性, 能够对信用属性数据进行有效地挖掘。因此, 若将两者进行有机地结合, 就能有效改善SVM 输入样本的特性, 从而提高SVM 分类的准确率。

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