头歌鸢尾花支持向量机

头歌鸢尾花数据集是机器学习领域中常用的数据集之一，用于分类问题。而支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种常用的监督学习算法，也可以用于分类问题。

SVM的基本思想是找到一个超平面，将不同类别的样本分开，并使得离超平面最近的样本点到该平面的距离尽可能远。这些离超平面最近的样本点被称为支持向量。

SVM在解决分类问题时有以下几个关键步骤：
1. 特征提取：首先需要对数据进行特征提取，将其转化为合适的数值表示，以便能够应用于SVM算法。
2. 样本训练：使用已标记的样本数据进行训练，通过找到一个最优的超平面来划分不同类别的样本。
3. 决策函数：通过构建决策函数，将新的样本点映射到不同的类别。