使用LabVIEW实现SVM支持向量机

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前言

Hello，大家好，我是virobotics（仪酷智能），一个深耕于LabVIEW和人工智能领域的开发工程师。
今天给大家分享在LabVIEW中实现SVM支持向量机。

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一、SVM简介

**支持向量机（Support Vector Machine, SVM）**是一种二分类模型，它的基本思想是找到一个超平面（函数），将数据按照类别分开。它最初由Vapnik等人在1992年提出，后经不断发展和改进，逐渐发展成为一种广泛应用于分类、回归、异常检测等领域的机器学习算法。

SVM是一种有监督学习方法，其训练过程通过最大化分类间隔来寻找一个最优的超平面，从而提高泛化能力。SVM优化目标是最大化分类间隔，并且能够通过核技巧将样本从原始空间映射到高维空间，使得在高维空间中，更容易找到一个好的超平面对样本进行分类。

SVM的推广和研究不仅仅局限于分类模型，还包括回归、聚类、异常检测等应用。

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二、环境搭建

2.1 部署本项目时所用环境

• 操作系统：Windows10
• python：3.6及以上
• LabVIEW：2018及以上 64位版本
• 仪酷智能AI视觉工具包：techforce_lib_opencv_cpu-1.0.0.98.vip

2.2 LabVIEW工具包下载及安装

• AI视觉工具包下载与安装参考：
  https://blog.youkuaiyun.com/virobotics/article/details/123656523

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三、LabVIEW实现SVM支持向量机

仪酷智能AI视觉工具包(opencv_yiku)中有一个大类是ml（机器学习模块），该大类主要是一组统计分类、回归分析、数据聚类的类与统计模式函数（目前主要是SVM支持向量机）

ml>SVM该大类下面主要是SVM的创建、预测与训练的vi

则使用这些vi我们就可以实现一个支持向量机的搭建，即如下图所示

运行结果如下

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四、项目源码

如需源码，可在一键三连并订阅本专栏后评论区留下邮箱

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总结

以上就是今天要给大家分享的内容，希望对大家有用。如有笔误，还请各位及时指正。后续还会继续给各位朋友分享其他案例，欢迎大家关注博主。我是virobotics（仪酷智能），我们下篇文章见~

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