支持向量机分类程序

资 源 简 介

支持向量机分类程序

详 情 说 明

支持向量机（SVM）是一种强大的监督学习算法，特别适用于分类任务。其核心思想是找到能将不同类别数据点分开的最佳超平面，同时最大化边界（margin）以提高模型的泛化能力。

在实际应用中，我们可以使用Python的scikit-learn库快速实现SVM分类器。该库提供了LinearSVC和SVC两种实现方式，后者支持自定义核函数。对于非线性可分数据，核函数能够将原始特征空间映射到更高维的空间，使得数据变得线性可分。

常见的核函数包括： 线性核：适用于线性可分数据 多项式核：可以处理更复杂的非线性关系 RBF核（高斯核）：最常用的核函数，适用于大多数情况 Sigmoid核：类似神经网络中的激活函数

在scikit-learn 0.9+版本中，我们可以通过kernel参数指定核函数类型，或者使用自定义核函数。自定义核函数时需要特别注意核矩阵必须是对称且半正定的，这是SVM算法的数学要求。

使用支持向量机进行分类时，调参尤为重要。关键参数包括： C：惩罚系数，控制对错误分类的容忍度 gamma：RBF核的影响范围参数 degree：多项式核的阶数

合理的参数选择可以显著提升模型性能，通常需要通过交叉验证来寻找最优参数组合。