传统线性可分支持向量机分组算法面对海量样本进行分组时,存在正确率较低的问题,对此提出一种面向海量样本的线性可分支持向量机分组算法.面向海量样本给定一个样本集,对其样本集进行特征提取,利用分值方法进行样本特征选择,通过线性可分支持向量机进行样本聚类,并建立线性可分支持向量机分组框架,利用该框架实现样本分组.为了验证面向海量样本的线性可分支持向量机分组算法的样本分组正确率,将该算法与传统线性可分支持向量机分组算法进行对比实验,结果证明该算法的样本分组正确率更高,说明本研究所提算法更适用于海量样本的分组.