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使用拍卖方式来进行资源分配可以使得资源提供商获得更大的收益，是云计算领域近年来研究的重点之一。但资源分配问题是NP难的，无法在多项式时间内求解，现有研究主要通过近似算法或启发式算法来实现资源分配，但存在算法耗时长，与最优解相比准确度低的缺点。监督学习中分类及回归思想可对多维云资源分配问题进行建模和分析，针对不同问题规模，该文提出基于线性回归、逻辑回归、支持向量机的3种资源分配算法，并且基于临界值理论设计了支付价格算法，从而确保拍卖机制的可信性。在社会福利、分配准确率、算法执行时间、资源利用率等多个方面进行测试分析，取得了很好的效果。