SVM分类，画图显示分类结果

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SVM分类，画图显示分类结果

详 情 说 明

支持向量机(SVM)是一种强大的机器学习算法，常用于解决分类问题。本文将讲解如何使用SVM进行分类并可视化结果。

首先需要构建训练数据集，通常我们会生成具有明确分类边界的数据点。对于二维数据，这可以是分布在平面不同区域的两类点集。数据准备时要确保两类数据有一定重叠区域，这样能更好展示SVM的分类能力。

接下来进行SVM模型训练。核心是选择合适的核函数，线性核适合简单分类，而高斯核能处理更复杂的非线性边界。训练过程中要调整关键参数如惩罚系数C，它控制着分类严格程度，较大的C值会使分类边界更贴合训练数据。

训练完成后就是最有趣的部分 - 可视化。通过网格采样可以在整个特征空间上绘制决策函数值，用不同颜色表示分类区域。决策边界就是函数值等于0的等高线。同时用不同标记显示原始数据点，可以直观看到分类正确性。

在边界附近通常会有支持向量，这些关键数据点决定了分类边界的位置。可视化时可以特别标注这些支持向量，帮助理解SVM的工作原理。对于非线性可分情况，可以观察核函数如何将数据映射到高维空间实现分离。

这种可视化方法不仅适用于简单演示，在实际项目中也能帮助我们理解模型行为、调试参数，以及向非技术人员解释分类结果。