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在一般支持向量机中，训练集的每个元素（xi，yi，），i=1，2，…，l，对输入xi有确定的类别标号yi。而在许多实际问题中，xi的类别往往是不确定的，常常是以概率zi^＋属于正类的概率zi^-属于负类：针对这种实际情况，改造训练集，把原来的yi，用zi^＋，zi^-代替，然后建立分类最优先模型，构建不确定中心支持向量机。