MATLAB应用实战系列(四十四)-基于matlab的支持向量机分类、回归问题(附源码解析)
生活随笔
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MATLAB应用实战系列(四十四)-基于matlab的支持向量机分类、回归问题(附源码解析)
小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.
Part.1
支持向量機(support vector machines)是一種二分類模型,它的目的是尋找一個超平面來對樣本進行分割,分割的原則是間隔最大化,最終轉化為一個凸二次規劃問題來求解。
對于線性可分來說程序一大筐,今天我們主要來講非線性問題。主要有二分類、一分類和回歸問題的處理。
對于這樣的問題,可以將訓練樣本從原始空間映射到一個更高維的空間,使得樣本在這個空間中線性可分,如果原始空間維數是有限的,即屬性是有限的,那么一定存在一個高維特征空間使樣本可分。
令?(x)表示將 x 映射后的特征向量,于是在特征空間中,劃分超平面所對應的的模型可表示為:
f(x)=wT?(x)+b????????
于是有最小化函數:
在實際應用中,通常人們會從一些常用的核函數里選擇(根據樣本數據的不同,選擇不同的參數,實際上就得到了不同的核函數)。
Part.2
下面介紹每一個程序的思想。
核函數
首先是編寫核函數:
function 《新程序員》:云原生和全面數字化實踐50位技術專家共同創作,文字、視頻、音頻交互閱讀總結
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