首页r语言支持向量机分类

r语言支持向量机分类

时间: 2025-01-09 16:31:15 浏览: 0

### 使用R语言中的支持向量机进行分类 #### 安装必要的包为了在R中使用支持向量机（SVM），通常会依赖于`e1071`或`kernlab`这样的软件包。这些库提供了创建和支持向量机模型的功能。 ```r install.packages("e1071") # 如果尚未安装的话 library(e1071) ``` #### 加载数据集并准备训练测试分割这里以鸢尾花(Iris)数据为例，这是一个经典的数据集，常被用来展示各种机器学习技术的应用[^2]。 ```r data(iris) set.seed(1234) # 设置种子以便结果可重复 trainIndex <- sample(seq_len(nrow(iris)), size = floor(0.7 * nrow(iris))) trainingData <- iris[trainIndex, ] testingData <- iris[-trainIndex, ] ``` #### 训练支持向量机模型通过调用`svm()`函数来构建一个基于线性核的支持向量机模型。对于多类别分类问题，默认情况下它采用一对一策略(one-vs-one approach)。 ```r svmModel <- svm(Species ~ ., data=trainingData, kernel="linear", cost=1, scale=TRUE) summary(svmModel) ``` #### 预测新实例所属类别一旦有了训练好的模型，就可以利用该模型对未知样本做出预测了。 ```r predictions <- predict(svmModel, testingData[, -5]) table(Predicted=predictions, Actual=testingData$Species) ``` 此代码片段展示了如何评估模型性能的一个简单混淆矩阵。 #### 调整参数优化模型表现可以通过调整超参数如kernel类型(`linear`, `radial`)以及cost值等进一步改进模型的表现。例如尝试径向基函数(RBF)作为内核： ```r rbfSvmModel <- svm(Species ~ ., data=trainingData, kernel="radial", gamma=0.1, cost=10, scale=TRUE) summary(rbfSvmModel) ```

阅读全文