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最小二乘支持向量机在多分类中的应用研究的中期报告
这是一个中期报告，关于最小二乘支持向量机在多分类中的应用研究。
1.研究背景
支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）作为一种有效的分类算法，已经在众多领域中得到应用，例如图像识别、文本分类、生物信息学等。在二分类问题中，传统的SVM算法已经被广泛研究和应用。但是，在多分类问题中，传统的SVM算法表现不佳，因此研究者们提出了许多改进的SVM算法。
其中，最小二乘支持向量机（LeastSquaresSupportVectorMachine，LS-SVM）是一种常见的改进算法，在多分类问题中具有良好的性能。
2.研究目的
本研究旨在应用LS-SVM算法解决多分类问题，并比较其性能和传统的SVM算法的性能，为实际应用提供参考。
3.已完成工作
（1）文献调研
对相关文献进行了系统的调研，了解了SVM算法的基本原理、LS-SVM算法的改进思路以及LS-SVM在多分类问题中的应用情况。
（2）算法实现
通过编程实现了LS-SVM算法，在数字手写体数据集（MNIST）中进行了多分类实验。同时，实现了传统的SVM算法作为比较对象。
（3）实验结果分析
在MNIST数据集上，使用LS-SVM算法的准确率达到了96.88%，优于传统的SVM算法的准确率（95.63%）。并且，分析了两种算法的训练时间和测试时间，发现LS-SVM算法的运行时间更短。
4.接下来的工作
（1）对LS-SVM算法进行优化，提高其性能。
（2）在其他数据集上进行实验，比较两种算法的性能。
（3）最终形成完整的研究报告。