R语言中支持向量机（SVM）的RBF核函数

最新推荐文章于 2025-06-30 18:30:00 发布

CodeSpark

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文章标签： r语言支持向量机开发语言

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本文介绍了R语言中使用e1071包实现支持向量机SVM，特别是RBF核函数在非线性分类问题中的应用。通过示例展示了如何安装e1071包，准备数据，构建SVM模型，并用RBF核函数进行预测和可视化决策边界。

R语言中支持向量机（SVM）的RBF核函数

支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种常用的监督学习算法，广泛应用于分类和回归任务。SVM通过寻找一个超平面来将不同类别的样本分隔开，并在构建超平面时最大化类别间的间隔。而核函数是SVM的重要组成部分之一，它能够将数据映射到高维空间，从而更好地解决非线性分类问题。

在R语言中，可以使用e1071包来实现支持向量机算法，支持多种核函数，其中RBF核函数（Radial basis function kernel）是最常用的一种。RBF核函数在数据集中创建了基于样本距离的非线性映射，使得支持向量机能够处理复杂的非线性分类问题。接下来，我们将介绍如何在R语言中使用RBF核函数进行支持向量机分类。

首先，我们需要安装e1071包，可以通过以下代码进行安装：

install.packages("e1071")

安装完成后，我们可以加载e1071包，并准备训练和测试数据。这里我们使用自带的iris数据集作为示例：

library(e1071)
data(iris)

# 将数据集分为训练集和测试集
set.seed(123)
trainIndex <- sample(1:nrow(iris), 100)
trainData <- iris[trainIndex, ]
testData <- iris[-trainIndex, ]

接下来，我们可以使用svm()函数来构建支持向量机模型，并使用RBF核函数：

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