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隨著新能源汽車的推廣，電動汽車逐漸進(jìn)λ千家萬戶，而影響電動汽車價格的因素較多。文中對影響電動汽車價格的20個屬性進(jìn)行主成分分析研究，先用 Pearson相關(guān)系數(shù)法和PCA算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，獲得比較重要的樣本屬性，然后對研究后的新數(shù)據(jù)進(jìn)行多分類有監(jiān)督學(xué)習(xí)。在攴持向量機模型的基礎(chǔ)上，用粒子群算法對支持向量機（ Support vector Machine，SVM）模型的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化選擇，實現(xiàn)了對電動汽車的多分類研究，實驗表明所建立的模型對電動汽車的多分類效果明顯。
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