会议论文《基于聚类模糊度量的动态支持向量机研究》探讨了将聚类分析与模糊度量引入支持向量机的方法，以提高模型的适应性和分类精度。该研究针对动态数据环境，提出了一种改进的SVM算法，通过聚类划分数据特征，结合模糊度量优化分类边界，增强了模型对复杂数据的处理能力，为电气工程领域的数据分析提供了新思路。
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