【算法】支持向量机SVM(无公式版)

本文介绍了支持向量机(SVM)的基本概念,包括函数间隔和几何间隔,并阐述了如何利用线性分类解决非线性问题的步骤,特别是通过核函数映射到高维空间。文中提供了R语言实现SVM的示例,以鸢尾花数据集为例,展示了如何构建SVM模型进行类别预测。示例中,支持向量被清晰地标识出来。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >


学习目标:在特征空间中找到一个分离超平面

----一些基本概念---------

函数间隔:分为函数间隔和几何间隔

用线性分类方法求解非线性分类问题步骤:

1)使用一个变换将原空间的数据映射到新空间

2)在新空间里用线性分类学习方法从训练数据中学习分类模型

核函数……

建议参考:https://blog.youkuaiyun.com/winds_lyh/article/details/80609544


------------R程序示例------

[考虑两类花versicolor和virginica,用花瓣长度和花瓣宽度建立模型预测花的类别]

install.packages('e1071')
library(e1071)
data("iris")
x <- iris[51:150,c(3,4,5)]
x[,3] <- as.character(x[,3])
x[,3] <- as.factor(x[,3])
iris.svm <- svm(Species~.,data=x)
plot(iris.svm,x,Petal.Width~Petal.Length)

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值