【摘要】支持向量机(SVM)是在结构风险最小化的一种新的机器学习技术,在解决小样本、非线性及高维空间问题中具有独特的优势,适用于政府采购中对供应商进行信用分析。但供应商信用属性数据构成了高维空间的稀疏分布,不利于SVM的准确建模。由于主成分分析技术具有良好的去噪音特性,能够对信用属性数据进行有效地挖掘。因此,若将两者进行有机地结合,就能有效改善SVM输入样本的特性,从而提高SVM分类的准确率。