支持向量机分类算法

资 源 简 介

支持向量机分类算法

详 情 说 明

支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种强大的监督学习算法，广泛应用于分类、回归和异常检测任务。在MATLAB中实现SVM算法时，通常涉及几种不同的变体，分别适用于不同的场景。

### 分类算法 SVC_C（C-Support Vector Classification） 这是SVM最基础的分类算法，适用于二分类或多分类问题。它通过最大化分类间隔来找到最优超平面，同时引入惩罚参数C来控制分类错误的容忍度。C值越大，模型对错误分类的惩罚越严格，可能导致过拟合；C值较小则允许更多错误，模型泛化能力更强。

SVC_Nu（Nu-Support Vector Classification） 类似于SVC_C，但使用参数Nu替代C。Nu控制支持向量的比例和分类错误的容忍度，取值范围在0到1之间。Nu越小，支持向量越少，模型泛化能力可能更好，但边界可能更宽松。

### 回归算法 SVR_Epsilon（Epsilon-Support Vector Regression） 适用于回归任务，核心思想是预测值与真实值之间的偏差不超过Epsilon。Epsilon决定了回归的容忍范围，较大的Epsilon会导致更平滑的回归线，而较小的Epsilon可能捕捉更多细节，但也容易过拟合。

SVR_Nu（Nu-Support Vector Regression） 类似于SVR_Epsilon，但采用Nu参数控制支持向量的比例。Nu越小，支持向量越少，回归边界更宽松；Nu越大，回归边界可能更精确，但计算复杂度增加。

### One-Class算法 One-Class SVM 用于异常检测或无监督学习任务，目标是找到一个边界将正常数据点包含在内，而将异常点排除在外。适用于数据分布未知或异常样本极少的情况，如欺诈检测或设备故障预警。

在MATLAB中，这些算法通常可以通过内置函数或统计与机器学习工具箱实现。使用前需确保数据标准化或归一化，以提高算法性能。此外，选择合适的核函数（如线性核、RBF核等）对模型效果至关重要，可通过交叉验证调整超参数以优化结果。