使用支持向量机进行数据挖掘

支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种广泛应用于机器学习和数据挖掘的监督学习模型。它通过构建一个超平面或者多个超平面来进行分类和回归任务。在R语言中，我们可以使用e1071包来实现支持向量机算法。

首先，我们需要安装并加载e1071包：

install.packages("e1071")
library(e1071)

接下来，我们可以准备用于训练和测试的数据。SVM常用于处理二分类问题，所以我们从一个例子开始，将其拓展到多分类问题。这里我们使用著名的鸢尾花数据集。

# 导入鸢尾花数据集
data(iris)

# 将数据集划分为训练集和测试集
set.seed(123) # 设置随机种子以保证可重复性
train_index <- sample(1:nrow(iris), nrow(iris)*0.7) # 随机选择70%的样本作为训练集
train_data <- iris[train_index, ] # 训练集
test_data <- iris[-train_index, ] # 测试集

接下来，我们可以使用svm()函数来构建支持向量机模型。在二分类问题中，我们可以使用type参数指定不同的核函数，例如线性核（linear）、多项式核（polynomial）和径向基核（radial）等。

# 构建支持向量机模型
svm_model <- svm(Species ~ .,