svm中支持向量的作用

在SVM中，支持向量是指与分割超平面最接近的训练数据点，它们是决定分割超平面的关键因素。支持向量在SVM中有以下几个作用：

1. 决定分割超平面的位置和方向：支持向量决定了分割超平面的位置和方向，因为它们是离分割超平面最近的数据点。训练SVM模型时，我们的目标是找到一个能够正确分类所有训练样本的最优分割超平面，这个超平面就是由支持向量决定的。

2. 确定分类边界：支持向量确定了分割超平面的位置和方向，从而确定了分类边界。如果有新的样本点要进行分类，只需要将其投影到超平面上，然后根据投影点的位置来确定其所属的类别。

3. 确定间隔边界：支持向量之间的距离就是间隔，因此支持向量决定了间隔边界。SVM的目标是最大化间隔，这个间隔是由支持向量决定的。

4. 确定核函数：在使用核函数的情况下，支持向量确定了核函数的参数。核函数的作用是将数据从原始空间映射到一个高维空间，这个映射是由支持向量决定的。

相关问题

SVM中支持向量是什么

在支持向量机（SVM）中，支持向量是训练数据集中与分界超平面距离最近的那些样本点。这些样本点对于分类决策起着关键的作用，因为它们在分类边界的确定中扮演了重要的角色。由于支持向量在分类器的训练过程中起着至关重要的作用，因此SVM算法通常会选择尽可能少的支持向量，以提高分类器的效率和准确性。同时，SVM算法也利用支持向量的特性来进行模型的优化和泛化性能的提高。

SVM（支持向量机）

SVM（支持向量机）是一种二类分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机。支持向量机的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划的问题。支持向量机还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。支持向量机的学习算法是求解凸二次规划的最优化算法。支持向量机学习方法包含构建由简至繁的模型：线性可分支持向量机以及非线性可分支持向量机。当训练数据线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性的分类器，即线性可分支持向量机，又称为硬间隔支持向量机。当训练数据线性不可分时，通过使用核技巧及软间隔最大化，学习非线性支持向量机。

SVM所做的工作就是找到一个超平面，能够将两个不同类别的样本划分开来。支持向量机的核心思想是最大化分类器与最近的样本之间的间隔，这个间隔被称为“支持向量”，并且SVM的目标是找到一个最大间隔的超平面，使得这些支持向量到该超平面的距离最大。SVM的学习算法是求解凸二次规划的最优化算法。