第二章-2.3支持向量机分类

本文探讨了现实世界中非线性可分问题的解决方法,通过引入映射函数将原始特征空间转换到更高维度的空间,使得原本不可在线性分类的问题变得可以使用线性分类器进行分类。

现实生活中,很多问题是无法在二维平面进行线性分类的,如下图所示:


对图(a)进行分类,我们无法进行线性分类,但是可以用一个椭圆来划分:

    

现在,我们要做的工作,就是把这个非线性分类变换到线性分类上,

    

映射后的公式为:

    

一个更为广泛的例子。设训练集为:,其中


假定可以用平面的二次曲线:    

来划分。这时,把二维空间,映射到6维空间

的变换函数


通过变换函数,将二次曲线映射到六维空间的超平面:


利用线性学习机划分出超平面,其中,最后得到原空间的分划二次曲线:


为求出6维空间的划分超平面,需要求解最优化问题如下:


其中


是两者之间的内积


求得问题的解为后,算出


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