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本文证明了SVM存在近似超平面;根据SV分布于SVM超平面附近,也必然分布于其近似超平面附近的特点,提出了从近似超平面出发,通过向量距近似超平面的距离的大小逐步搜索SV,建立SVR的算法思想;列举了基于该算法思想的一个算法实例--从多元回归平面构建LS-SVM;分析了其时空复杂度,并与LS-SVM的线性方程组解法和直接分解算法进行比较,其结果是该算法能够收敛到l个训练样本直接建立的SVR,并降低了计算时间复杂度和显著降低了计算空间复杂度.