形成新的混合核函数

资 源 简 介

形成新的混合核函数

详 情 说 明

在支持向量机(SVM)中，核函数的选择直接影响模型的性能。传统方法通常单独使用RBF核或多项式核，但混合核函数能结合两者的优势。

混合核函数的构建思路是将RBF核和多项式核进行线性组合。RBF核擅长捕捉局部特征，而多项式核更适合全局模式识别。常见的组合方式包括加权求和或乘积形式。通过调整混合系数，可以控制不同核函数的贡献度。

验证混合核函数正确性需要： 数学验证：确保混合后的函数仍满足Mercer条件，即保持正定性 实验对比：在libsvm中分别测试单一核与混合核的交叉验证准确率 参数分析：观察不同混合系数下模型性能的变化曲线

实际应用中建议：先标准化特征数据，再通过网格搜索优化混合系数。最终验证应包含分类精度和泛化能力的双重评估。