R语言实现ggplot绘图，展示线性核支持向量机和高斯核支持向量的区别

在R语言中，使用ggplot2库创建图形通常用于数据可视化，而线性和高斯核的支持向量机（SVM）分析则属于统计学习方法，两者并不直接关联。如果你想要比较线性和高斯核SVM的效果，你会先需要训练模型并获得预测结果，然后可能通过散点图或者箱线图等展示它们在不同特征上的决策边界或者分类性能。

以下是简化的步骤：

1. **数据准备**：首先，你需要有一个包含预测变量、输入特征的数据集，并对数据进行预处理。

2. **建模**：使用`e1071`包中的`svm()`函数分别训练线性核（`kernel = "linear"`）和高斯核（`kernel = "radial"`）的SVM模型，比如：

   library(e1071)
   model_linear <- svm(target_variable ~ ., data = your_data, kernel = "linear")
   model_rbf <- svm(target_variable ~ ., data = your_data, kernel = "radial")

3. **预测**：对数据集应用这两个模型，获取预测值。

4. **结果可视化**：你可以使用`predict()`函数得到每个模型的预测结果，然后用`ggplot2`来画出两个模型的决策边界或者类别标签分布。例如，假设你有`prediction_linear`和`prediction_rbf`作为预测结果：

   ggplot(your_data, aes(x = feature_1, y = feature_2, color = prediction_linear)) +
     geom_point() +
     geom_vline(xintercept = coef(model_linear)[2], linetype = "dashed", alpha = 0.5) +
     labs(title = "Linear SVM Decision Boundaries")

   ggplot(your_data, aes(x = feature_1, y = feature_2, color = prediction_rbf)) +
     geom_point() +
     geom_density_ridges(scale = 2, fill = "blue") +
     labs(title = "RBF SVM Gaussian Kernels")

`geom_vline`表示线性核的决策边界，`geom_density_ridges`展示了高斯核密度估计。