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应用基于风险最小化原理的支持向量机，研究了电信客户欠费分类问题，并与K-均值聚类法、三层人工神经网络进行对比研究，发现支持向量机分类正确率平均为95．48％。K-均值聚类法为83．87％。三层BP人工神经网络为89．80％．结果表明支持向量机能够更好的反映电信客户欠费分类，是一种研究电信客户欠费分类问题的有效方法。