【摘 要】
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随着机器学习研究的深入，各种各样的分类算法被广泛地应用到现实生活中的各个领域。然而目前的很多分类算法往往需要首先判断原始数据集合是否线性可分，因此关于原始数据集合是
【机 构】
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常州轻工职业技术学院信息工程系,哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院
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随着机器学习研究的深入，各种各样的分类算法被广泛地应用到现实生活中的各个领域。然而目前的很多分类算法往往需要首先判断原始数据集合是否线性可分，因此关于原始数据集合是否线性可兮的判决条件就成了一个研究的热点。针对于现有数据可分性判决算法计算复杂度较高的不足，提出一种判定数据线性可分的充分条件，并在此基础上给出数据可分性的判别算法。理论分析和实倒验证说明了提出的数据可分性判别算法是有效的并且具有较低的线性计算复杂度。
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