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基于支持向量机的多类模式识别模型的任务书
任务概述：
本任务要求您建立一个基于支持向量机（SVM）的多类模式识别（MCR）模型，该模型可以对多个类别的数据进行分类和预测。您需要掌握SVM的原理和算法，了解如何使用SVM进行二元分类，并将其扩展到多类别分类。
任务要求：
1.学习支持向量机的原理和算法，了解常见的SVM分类方法；
2.选择一个适当的数据集用于模型开发和测试，数据集需要包括多个类别的样本；
3.数据预处理：数据清洗，数据标准化，特征选择和提取；
4.使用Python编程语言，利用相关的机器学习库，如Scikit-learn，开发SVM模型，使用K-fold交叉验证方法对模型进行评估和优化，调整超参数；
5.对模型进行测试和验证，并对结果进行分析和解释；
6.撰写技术报告，内容包括数据分析、模型设计、实验结果和分析。
任务交付物：
1.技术报告；
2.模型源代码；
3.数据集。
参考资源：
1.Reddy,V.,Kakde,O.G.,&Mohanaiah,P.(2020).SVMinMulticlassClassification.InternationalJournalofComputerSciencesandEngineering,8(6),305-311.
2.Pedregosa,F.,Varoquaux,G.,Gramfort,A.,Michel,V.,Thirion,B.,Grisel,O.,...&Vanderplas,J.(2011).Scikit-learn:MachinelearninginPython.JournalofMachineLearningResearch,12,2825-2830.