神经网络支持向量机支持向量机

资 源 简 介

神经网络支持向量机支持向量机

详 情 说 明

支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是一种强大的监督学习算法，特别适用于分类问题。与神经网络不同，SVM通过寻找最优超平面来最大化不同类别之间的边界，具有优秀的泛化能力。

在MATLAB中实现SVM分类主要依赖内置函数fitcsvm，它能自动处理训练过程。典型的流程包括：准备训练数据(特征矩阵和标签向量)，调用fitcsvm建立模型，最后用predict函数对新样本进行分类。关键参数如核函数类型(线性/高斯)、惩罚系数C等需要合理设置以平衡模型复杂度与分类精度。

相比神经网络，SVM在小样本场景下表现更稳定，且无需复杂调参。但对于大规模数据或非结构化数据(如图像)，深度神经网络可能更具优势。两种方法可以互补使用，例如用SVM处理结构化数据的初步分类，再用神经网络进行更精细的特征学习。