基本思想是，m1和m2分別是1類樣本，2類樣本的中心點，xf(0)為樣本1的乙個樣本，xf為xf(0)投影到m1m2的點。分類樣本的中心點很好求，把已知樣本1的所有點相加除以個數就行了。
定義：
下面定義邊界向量：
d是m1m2的距離。對於1類樣本，邊界向量就是樣本1投影到m1m2的距離小於r1，大於r1-
**的主題是認為邊界向量集能包含大多數的支援向量集，預選取就是在所有的訓練樣本中選取邊界向量來作為下一步的訓練，這樣就能大大減少對不必要的樣本進行訓練，從而減少訓練時間。
當然這裡還有很多其他的細節，具體參考李青等等**《基於向量投影的支援向量機預選取》。
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