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针对直推式支持向量机（TSVM）学习模型求解难度大的问题，提出了一种基于k均值聚类的直推式支持向量机学习算法——TSVMKMC。该算法利用后均值聚类算法，将无标签样本分为若干簇，对每一簇样本赋予相同的类别标签，将无标签样本和有标签样本合并进行直推式学习。由于TSVMKMC算法有效地降低了状态空间的规模，因此运行速度较传统算法有了很大的提高。实验结果表明，TSVMSC算法能够以较快的速度达到较高的分类准确率。