SVM分类器

资 源 简 介

SVM分类器

详 情 说 明

SVM（支持向量机）分类器是一种在模式识别和机器学习中广泛使用的监督学习算法。它通过在高维空间中寻找最优超平面来对多维采样点进行分类，特别适合处理复杂的数据分布问题。

SVM的核心思想是最大化不同类别之间的间隔，使得分类边界具有最佳的泛化能力。对于线性可分的数据，SVM直接构建一个分界超平面；而对于非线性可分的数据，可以通过核技巧（如RBF核、多项式核等）将数据映射到更高维空间，从而实现有效分类。

在模式识别作业中，SVM分类器可以根据具体的类别数量进行调整。对于二分类问题，可以直接使用标准的SVM算法；而对于多分类问题，可以通过“一对多”或“一对一”策略进行扩展。

SVM的优势在于其数学理论基础扎实，能有效避免过拟合，尤其适合小样本、高维度的分类任务。同时，选择合适的核函数和参数（如惩罚系数C）对分类性能至关重要。