什么是支持向量机_支持向量机的基本原理
出处:维库电子市场网 发布于:2024-08-20 17:45:23
基本原理
线性可分的情况:在二维或三维空间中,SVM寻找一个线性超平面(如直线或平面)来分隔不同类别的数据点。目标是找到一个超平面,使得类别之间的间隔化。
间隔化:SVM试图找到距离近的数据点(支持向量)到超平面的距离的超平面。这些支持向量是决定超平面位置的关键点。
非线性情况:对于线性不可分的数据,SVM使用核函数(如径向基函数)将数据映射到高维空间,在高维空间中数据可能线性可分。然后在高维空间中应用相同的分类方法。
优化目标:SVM通过求解一个优化问题来确定超平面。优化目标是化间隔,并通过引入松弛变量来处理分类错误。
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