svm分类

SVM（Support Vector Machine）是一种监督学习算法，主要用于分类和回归分析。它的核心思想是找到一个最优的超平面，将不同类别的数据分开。在分类问题中，SVM通过最大化两个类别之间的间隔来实现这一目标。具体来说，SVM会找到一组支持向量，这些向量是距离超平面最近的点，它们决定了超平面的位置和方向。SVM具有很好的泛化能力，即使在面对高维数据时也能保持较高的分类准确率。此外，SVM还可以用于非线性分类问题，通过使用核函数将原始特征空间映射到高维空间，使得在高维空间中的数据可以被线性划分。总之，SVM是一种强大且灵活的分类算法，广泛应用于各种实际场景。