基于Java的SVM支持向量机实现

基于Java的SVM支持向量机实现

支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种广泛应用于模式识别和回归分析的机器学习方法。它通过将样本映射到高维空间中，以找到一个最优的超平面来实现数据的分类或回归。在本文中，我们将使用Java语言实现一个基于SVM算法的分类器，并对其进行详细解析。

首先，为了实现SVM算法，我们需要导入相应的库文件。在Java中，LibSVM是一个常用的SVM库，它提供了一系列用于支持向量机的功能。你可以从官方网站(http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/) 下载并安装这个库，并在项目中引入相应的jar包。

接下来，我们开始编写代码。首先，我们需要定义一个数据结构来表示样本。在SVM中，一个样本由多个属性（features）组成，每个属性都有一个对应的权重（weight）。我们可以使用一个二维数组来存储样本数据，其中每一行表示一个样本，每一列表示一个属性。

import java.util