R语言数据分析：支持向量机（SVM）模型

R语言数据分析：支持向量机（SVM）模型

支持向量机（Support Vector Machines，简称SVM）是一种强大的机器学习算法，常用于分类和回归分析。本文将介绍如何在R语言中使用SVM模型进行数据分析。我们将通过提供相应的源代码来帮助你理解和实践。

SVM模型通过将数据映射到高维空间中，构建一个最优的超平面，将不同类别的数据点分开。这使得SVM在处理具有复杂边界的数据集时非常有效。对于二分类问题，SVM试图找到一个最大间隔超平面，使得两个类别的样本点尽可能远离该超平面。

在R语言中，我们可以使用e1071包来实现SVM模型。首先，确保你已经安装了e1071包，可以使用以下代码进行安装：

install.packages("e1071")

安装完成后，我们可以加载该包并准备我们的数据。假设我们有一个二分类的数据集，其中包含两个特征变量（x1和x2）和一个目标变量（y），我们的目标是根据这两个特征变量来预测目标变量的类别。

# 加载e1071包
library(e1071)

# 创建示例数据
x1 <- c(1, 1, -1, -1, 0, 2)
x2 <- c(1, -1, 1, -