支持向量机推广性能的分析是机器学习中的一项重要内容。依据可通过最小化本性支持向量个数来构造支持向量机的思路，结合稀疏学习，从贪婪方法的角度出发，提出了一种新的支持向量机，称之为贪婪支持向量机。利用UCI数据库中的乳腺癌数据集来测试贪婪支持向量机算法在平衡估计精确性和解的稀疏性方面的性能。针对设计的贪婪支持向量机，利用经验过程中的方法，得到这一类型支持向量机的推广性能。