Generalized eigenvalue proximal SVM

Generalized eigenvalue proximal SVM（广义特征值近端支持向量机）是一种用于二分类问题的机器学习算法。它是在支持向量机（SVM）的基础上进行改进和扩展的。

在传统的SVM中，我们通过最大化间隔来找到一个超平面，将不同类别的样本分开。而在Generalized eigenvalue proximal SVM中，我们考虑了类别之间的相关性，通过最小化广义特征值来进行分类。

具体来说，Generalized eigenvalue proximal SVM通过求解一个广义特征值问题来确定分类超平面。该问题的目标是最小化一个正则化的损失函数，同时满足一些约束条件。这些约束条件包括：每个样本点都要满足函数间隔大于等于1的条件，以及每个类别的样本点的函数间隔之和等于1的条件。

通过求解广义特征值问题，我们可以得到分类超平面的参数，从而进行分类预测。与传统的SVM相比，Generalized eigenvalue proximal SVM考虑了类别之间的相关性，可以更好地处理一些复杂的分类问题。