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根据“半监督学习”方法,利用已经标注好的训练样本和无标注的训练样本一起训练分类器。在标准SVM分类器训练方法中融入这种思想,给分类面附近加入混合数据,提出了一种新的基于SVM的分类器设计方法,并将这种方法应用于小样本数据的分类问题中。实验表明,新的基于SVM的分类器与传统SVM相比较,在分类准确率上有很大提高,同时偏差有所降低。