基于SVM的支持向量机的源代码

资 源 简 介

基于SVM的支持向量机的源代码

详 情 说 明

支持向量机(SVM)是一种强大的监督学习算法，主要用于解决分类和回归问题。其核心思想是通过寻找最优超平面来最大化不同类别数据之间的间隔。在分类任务中，SVM特别适合处理小样本、非线性和高维数据的情况。

SVM算法的核心概念包括核函数和决策边界。核函数(如线性核、多项式核、RBF核)能将输入数据映射到更高维空间，帮助解决非线性可分问题。决策边界则是通过支持向量确定的，这些支持向量是距离超平面最近的样本点。

在回归问题中，SVM通过定义ε-不敏感损失函数来拟合数据，允许预测值与实际值之间存在一定误差。这种方法的优势在于能有效处理非线性关系，同时避免过拟合。

MATLAB提供了SVM的实现工具，可以方便地调用内置函数完成分类和回归任务。使用者需要关注的关键参数包括惩罚系数C、核函数类型及相应参数等。正确调参可以显著提升模型性能。