一种基于球状分布的SVM核选择方法

核选择是支撑向量机(Support Vector Machine,SVM)研究中的核心问题之一。提出了一种基于数据分布特征的SVM核函数选择的方法。分析了几种常用核函数的性能,提出了判断数据呈球状分布的方法,探讨了SVM核函数及其参数选择与数据分布的相关性。数值实验说明了该方法的可行性与有效性。