在R中，可以使用e1071軟件包所提供的各種函數來完成基于支持向量機的數據分析與挖掘任務。請在使用相關函數之前，安裝并正確引用e1071包。該包中最重要的一個函數就是用來建立支持向量機模型的svm()函數。我們將結合后面的例子來演示它的用法。

下面這個例子中的數據源于1936年費希爾發表的一篇重要論文。彼時他收集了三種鳶尾花（分別標記為setosa、versicolor和virginica）的花萼和花瓣數據。包括花萼的長度和寬度，以及花瓣的長度和寬度。我們將根據這四個特征來建立支持向量機模型從而實現對三種鳶尾花的分類判別任務。
有關數據可以從datasets軟件包中的iris數據集里獲取，下面我們演示性地列出了前5行數據。成功載入數據后，易見其中共包含了150個樣本（被標記為setosa、versicolor和virginica的樣本各50個），以及四個樣本特征，分別是Sepal.Length、Sepal.Width、Petal.Length和Petal.Width。

在正式建模之前，我們也可以通過一個圖型來初步判定一下數據的分布情況，為此在R中使用如下代碼來繪制（僅選擇Petal.Length和Petal.Width這兩個特征時）數據的劃分情況。

 

   

> library(lattice)  

> xyplot(Petal.Length ~ Petal.Width, d

總結

以上是生活随笔為你收集整理的SVM在R语言中的使用的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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