支持向量机（SupportVectorMachine）是数据挖掘的新方法，也是一种小样本统计工具，它在解决小样本、非线性及高维的模式识别问题上具有其他机器学习方法难以企及的优势。在支持向量机二类分类方法的基础上，本文深入研究了多类分类的算法及其应用。 巴塞尔新资本协议希望并鼓励银行业发展内部信用评级系统，如何寻找到一种客观、可行的评级方法，如何构建内部评级系统，对国内银行从业者提出了新的要求和挑战。信用评级从科学的角度对信用度进行定性和定量分析，其本质是一个非线性的分类问题，用支持向量机可以很好地解决。 本文在前人研究的基础上，围绕着支持向量机多类分类算法的改进及其在信用评级领域应用而展开...Support Vector Machine is a new method of Data Mining, and also a tool of small sample statistics, which performs better in dealing with small sample, non-linear and high-dimension pattern recognition problem than any other machine learning method. On the foundation of two-category Support Vector Machine, the algorithm and the application of multi-category is a problem worthy to research. BASEL N...学位：工学硕士院系专业：软件学院_计算机软件与理论学号：2432006115265
