支持向量机分类法
支持向量机分类法?？
支持向量机（Support Vector Machine😊🐜-_🦏，SVM）分类过程是基于Vapnik和Cher－ vonenkis提出的统计学习理论（Statistical Learning Theory🏏__🧨🦠，SLT）🦠🌾|😷，Vapnik对SVM进行了详细的讨论（Vapnik🪅🐍_🎾🦀，1995♣🐟-_🙀🐕；Shah et al.🛷🎀_🌾，2003🍀_😦🤨；Mahesh et al.🤯-🤫🤪，2004🦉🐂|——🎋🎁；李海涛等🤔🐤|🌿🦄，2007🦄🦃-|🦕；张兵等🐵🦝——💥😅，2011）🐉🦆_🐬🎆。支持向量机（SVM）分类的主要思想是寻找后面会介绍⛸🎰——🪀。
树型支持向量机多类分类方法的主要优点是需要训练的支持向量机数目和各支持向量机的训练样本数目都较少🧐|🥉🎰，并且分类时也不必遍历所有的支持向量机分类器😮-🐲🦃，具有较高的训练速度和分类速度⚾——🦃，对于类别数目多的分类问题🤯__🌨🐇，它的优势更为明显🦍🦑-——🐒。3）决策树支持向量机多分类器分类问题(N > 2) 和二分类问题之间存在希望你能满意🌛🥎|🤨。
支持向量机（Support Vector Machine😊🐜-_🦏，SVM）分类过程是基于Vapnik和Cher－ vonenkis提出的统计学习理论（Statistical Learning Theory🏏__🧨🦠，SLT）🦠🌾|😷，Vapnik对SVM进行了详细的讨论（Vapnik🪅🐍_🎾🦀，1995♣🐟-_🙀🐕；Shah et al.🛷🎀_🌾，2003🍀_😦🤨；Mahesh et al.🤯-🤫🤪，2004🦉🐂|——🎋🎁；李海涛等🤔🐤|🌿🦄，2007🦄🦃-|🦕；张兵等🐵🦝——💥😅，2011）🐉🦆_🐬🎆。支持向量机（SVM）分类的主要思想是寻找后面会介绍⛸🎰——🪀。
树型支持向量机多类分类方法的主要优点是需要训练的支持向量机数目和各支持向量机的训练样本数目都较少🧐|🥉🎰，并且分类时也不必遍历所有的支持向量机分类器😮-🐲🦃，具有较高的训练速度和分类速度⚾——🦃，对于类别数目多的分类问题🤯__🌨🐇，它的优势更为明显🦍🦑-——🐒。3）决策树支持向量机多分类器分类问题(N > 2) 和二分类问题之间存在希望你能满意🌛🥎|🤨。
基本的支持向量机仅能解决两类分类问题🐗🐍|_*🐏。但是在实际的应用中🌷🙃————🦗，我们经常遇到对于多值分类问题🎈😑_🐟。多值分类问题有很多解决的方法🌈🥌-|🎊。常见的多类分类器有🐞_*😍：1-a-r分类器😆_🎄，1-a-1分类器和多级B支持向量机（两类支持向量机）分类器🦋🌿|🐷😊，具体如下🎮🥌_——🎯🌴：（1）1-a-r分类器其基本想法是把某一种类别的样本当作一个类到此结束了？🐫|🌪。
1）支持向量机算法对大规模训练样本难以实施😸_|🌱☺️，这是因为支持向量算法借助二次规划求解支持向量😰——🥀🐞，这其中会设计m阶矩阵的计算🐕————🐌🦎，所以矩阵阶数很大时将耗费大量的机器内存和运算时间🍀——🦒。2）经典的SVM只给出二分类的算法☁️_🦂🦅，而在数据挖掘中🌸🐿|🌵，一般要解决多分类的分类问题*🐥-——😾🦝，而支持向量机对于多分类问题解决效果并不理想🐳——🌧。
数据挖掘-支持向量机?？
支持向量机(support vector machine,SVM)是一种出色的分类技术🦖🐺——🐳，也可以用于回归分析(SVR)🥉🦃_😈🦗。这种技术可以很好的应用于高维数据🐣🐯_🎎，避免维度灾难等问题*🦒——-🐲😿。SVM有一个特点就是使用训练集中的一个子集来表示决策边界🌘__🏉😄，该子集称作支持向量🎀🦕__😑*。SVM的核心目标是找到分类中的最大边缘超平面*-|🪰🎑，让其作为决策边界😀__🐁🐗，那么什么是最大边缘超平到此结束了？🎮🦙_-🐂🤭。
支持向量机(support vector machine),故一般简称SVM,通俗来讲🥇-🐊，它是一种二分类模型🧸_——🌝🐐，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器🤒-😯🦝，这族分类器的特点是他们能够同时最小化经验误差与最大化几何边缘区🤓——|🖼，因此支持向量机也被称为最大边缘区分类器👻🎽_🤫。其学习策略便是间隔最大化🌞——|😣，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解好了吧🕊|-😷！
遥感图像分类中,支持向量机分类的原理是什么??？
支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里*_——🧩🐃，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面🎑-|😐🥌。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面🐫_🏈。建立方向合适的分隔超平面使两个与之平行的超平面间的距离最大化🤥😪|🪶🌺。其假定为🎆——🦣，平行超平面间的距离或差距越大🎏😈_-🦙☄️，分类器的总误差越小🥅🌛|🎳。可以看看遥感软件ENVI🦂🦋_🤯，里面有这个后面会介绍🌏||🤤*。
1.3 SVM核心推导在SVM中🎋|😱，关键在于最大化分类间隔🏒——|🐇🍄，即最小化权重向量的范数🧐🦠——🐓。这与几何间隔相关*——🎫🦫，具体涉及函数间隔（样本点到超平面的分类确信度）和几何间隔（点到超平面的欧氏距离）🌙————🐝。通过优化目标🤨_|🍃，我们寻找离超平面最近和最远的点🌖🥌——-🏏，形成最小化间隔的策略🏏🐓_|😺😣，这个过程可以用凸优化方法如拉格朗日对偶法来后面会介绍🦁🐆——🐜。
分类问题常用的算法有哪些??？
常用的分类器算法包括决策树☘️——*😫、K近邻算法🌜-🎍、支持向量机🐑|🐖🦡、逻辑回归和朴素贝叶斯分类器等🌤--🪄。详细解释😵🏏|🌹：1. 决策树🦈🎨--🙀🦛：决策树是一种基于树形结构的分类器算法🤮😇||😖🌛。它通过对特征进行一系列的问题判断😌🦁_🦆🐸，将数据逐步划分到不同的类别中✨_🦐🦗。决策树的优点是直观易懂🐵|🌲🐃，可以直接呈现决策逻辑🐇🪆|_🌗🦃；缺点是容易过拟合🌙*——*，对连续性的数据等会说🦘🦬_☘️🐗。
值越大对误分类的惩罚增大🎃|😍，最优化问题即为🐁——🦧🤬： 这就是软间隔支持向量机的表示过程🦈-🦝。同理😂|*😍，我们可以使用拉格朗日乘子法将其转换为对偶问题求解🦃_🐹🐱： 解出最优解 后🐐||🏵，基于此我们可以求得最优解 , 🍀-|🎿💐，由此得到分离超平面🏐🐜-|🪢🦜： 使用符号函数求得正负类之间的分类决策函数为🐔-🌷🌳：对于线性不可分的后面会介绍💫🦎——💥🦄。