数据降维是模式识别的重要组成部分。支持向量鉴别分析(supportvectordiscriminantanalysis,SVDA)依最优超平面法线方向投影对数据进行降维,克服了传统方法中假设数据满足高斯分布时,导致无法反映超平面单侧中多类数据间投影距离差异并影响了算法有效性的缺点。提出一种支持向量描述鉴别分析(supportvectordescriptiondiscriminantanalysis,SVDDA)算法,首先利用支持向量机最优超平面获取样本的类属信息,然后通过SVDD的超球面