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基于高斯核的支持向量机应用很广泛，高斯核参数σ的选择对分类器性能影响很大，本文提出了从核函数性质和几何距离角度来选择参数σ，并且利用高斯函数的麦克劳林展开解决了参数σ的优化选择问题。实验结果表明，该方法能较快地确定核函数参数σ，且 SVM 分类效果较好，解决了高斯核参数σ在实际应用中不易确定的问题。