R语言e1071包中的支持向量机：探究nu值对SVM在线性不可分数据集的分类效果

TechBlitzZ

于 2023-08-11 14:48:20 发布

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文章标签： r语言支持向量机分类

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本文探讨了R语言e1071包中的支持向量机（SVM）在处理线性不可分的螺旋线数据集时，nu值如何影响分类效果。通过生成螺旋线数据集，训练和测试SVM模型，研究不同nu值下的分类准确率变化，揭示了nu值选择对模型性能的重要性。

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R语言e1071包中的支持向量机：探究nu值对SVM在线性不可分数据集的分类效果

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种强大的机器学习算法，能够有效地解决分类和回归问题。在R语言中，e1071包提供了实现SVM的功能。本文将使用e1071包中的SVM算法，构建nu-classification类型的支持向量机，并探究不同nu值惩罚下模型对螺旋线型线性不可分数据集的分类表现。

首先，我们需要安装并加载e1071包：

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

接下来，我们生成一个螺旋线型的线性不可分数据集。该数据集以两个交叉螺旋的形式分布，无法用线性模型完全分开。

set.seed(1)
n <- 500
theta <- sqrt(runif(n)) * pi * 3
X <- cbind(
  r = theta * cos(theta),
  t = 2.5 * sin(theta),
  class = factor(rep(0:1, each = n / 2))
)

plot(X[, 1:2], col = X[, 3] + 1, pch = 19)

通过上述代码

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