支持向量机之使用核SVM解决非线性分类问题

最新推荐文章于 2025-06-03 16:51:13 发布

修炼之路

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分类专栏：机器学习 python机器学习实战

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本文介绍了如何利用支持向量机（SVM）的核技巧解决非线性分类问题，特别是针对异或问题的实例。通过核函数，如径向基函数（RBF）核，可以将数据映射到高维空间，使得原本在低维空间中非线性可分的问题变得线性可分。文章还探讨了在sklearn中使用RBF核实现分类，并分析了gamma参数对决策边界的影响，强调了参数调整对模型泛化能力的重要性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

支持向量机算法除了能对线性问题进行分类之外，还可以对非线性可分的问题进行分类，我们可以很容易的使用“核技巧”来解决非线性可分问题。

一、非线性问题

在非线性的问题中，最经典的非线性问题，莫过于对于异或问题的分类了。下面，我们通过python来生成一个异或的数据集，代码如下

if __name__ == "__main__":
    #随机生成200个点
    x_xor = np.random.randn(200,2)
    #将数据集变成一个异或的数据集
    #都满足或者都不满足条件返回False，否则返回True
    y_xor = np.logical_xor(x_xor[:,0] > 0,x_xor[:,1] > 0)
    #三元运算符，为True返回1或者返回-1
    y_xor = np.where(y_xor,1,-1)
    #描点
    #绘制标签为1的点
    plt

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