支持向量机

资 源 简 介

支持向量机

详 情 说 明

支持向量机（SVM）是一种经典的监督学习算法，主要用于分类和回归任务。其核心思想是通过寻找最优超平面，最大化不同类别数据之间的间隔，从而提高模型的泛化能力。

在MATLAB中实现支持向量机通常涉及以下几个关键步骤：

数据准备：确保数据集已被划分为训练集和测试集，并进行必要的归一化或标准化处理。 模型训练：选择合适的核函数（如线性核、多项式核或高斯核）来构建分类边界。核函数的选择会直接影响模型的性能。 参数调优：调整正则化参数（如C值）和核函数参数，以优化模型的分类效果。交叉验证是常用的调优方法之一。 预测与评估：使用训练好的模型对测试集进行预测，并通过准确率、召回率等指标评估模型性能。

支持向量机在小样本、高维数据上表现优异，尤其适用于非线性分类问题。通过核技巧，它能够将原始特征空间映射到更高维度，从而找到更复杂的决策边界。

虽然MATLAB提供了内置的SVM函数（如`fitcsvm`），但许多研究者会编写自定义代码以实现特定需求，例如多分类任务或特殊核函数的实现。