非线性问题的解决能力是BP神经网络模型区别于其他的能够自我学习、自我训练的模型的特点之一，该模型以简单的结构模仿神经组织的构成和信号传导通路，根据提供的数据进行学习和自适应，最后可以对复杂的问题求解[21]。该模型的运行模式也很简单，一旦模型建立，则直接将数据带入，BP神经网络就可以对诸多影响因素和结果之间的复杂关系进行统计，超越传统聚类模型，也有能力提供更多的信息量[22]。

    但是BP神经网络模型的缺陷也十分明显，首先该种聚类方法迭代次数比较多，计算收敛的速度比较慢；标准的BP神经网络算法各个层的权重值的确定是完全随机性的，容易形成局部最优化；在模型建立的初始阶段，各个节点的确定也没有确凿的理论支持[23]。

    5 支持向量机

    1995年Comes等[24]提出了一种新型机器学习方法，该方法的数学理论基础雄厚，被称之为SVM。这种方法问世之后，就以其在小样本、高维度数据方面处理的独特优势，被迅速推广到数据聚类分析领域的各个方面[25]。SVM的基本原理如下：利用非线性映射的方法φ(x)：Rn→H，将待聚类数据集首先映射到高维空间H中 ......