模式识别中的非线性分类器

资 源 简 介

模式识别中的非线性分类器

详 情 说 明

模式识别中的非线性分类器是针对线性不可分问题的重要解决方案。当数据在原始特征空间中无法用直线或超平面划分时，非线性分类器通过更复杂的决策边界实现有效分类。

核心方法包括以下几类： 核方法（如SVM的核技巧）通过将数据映射到高维空间使其线性可分，常用核函数有高斯核和多项式核。映射过程实际上并未显式计算高维坐标，而是通过核函数隐式处理，这种"核技巧"显著降低了计算复杂度。

基于决策树的分类器（如随机森林）通过多级判断规则构建非线性边界，每个内部节点对应特征空间的区域划分，最终叶节点给出分类结果。这类方法的优势在于可解释性强且对数据分布假设较少。

神经网络作为通用函数逼近器，通过隐藏层的非线性激活函数（如ReLU）组合出任意复杂度的分类边界。深度网络的层次结构能自动学习分级特征表示，但需要大量数据防止过拟合。

评估非线性分类器时需注意：模型复杂度与泛化能力的平衡，过拟合风险（尤其在样本不足时），以及计算资源消耗。实践中，核方法适合中小规模数据，而神经网络在大数据场景更具优势。