支持向量机的例子

资 源 简 介

支持向量机的例子

详 情 说 明

支持向量机（SVM）是一种强大的监督学习算法，广泛用于分类和回归问题。在MATLAB环境中，我们可以利用内置的统计和机器学习工具箱快速实现SVM模型。

SVM的核心思想是找到一个最优的超平面，能够最大化不同类别数据点之间的间隔。在MATLAB中实现时，主要会用到fitcsvm函数，它可以自动处理线性或非线性分类问题。对于非线性可分的数据，通过选择合适的核函数（如高斯核或多项式核），SVM可以在高维特征空间中找到分离边界。

MATLAB为SVM提供了直观的接口，包括数据预处理、模型训练和结果可视化等功能。训练完成后，我们可以通过交叉验证来评估模型性能，并使用predict函数对新样本进行分类预测。

在实际应用中，需要注意调节关键参数如惩罚参数C和核函数参数，这些都会影响模型的泛化能力。MATLAB还提供了自动调参功能，可以帮助我们找到最优的模型配置。