线性可分的支持向量机原理

线性可分支持向量机是一种二分类模型，其原理是通过寻找一个能够将两类数据分开的超平面来进行分类。其中，最大间隔分离超平面是唯一的，可以通过间隔最大化或等价地求解相应的凸二次规划问题来学习到。在学习过程中，支持向量是指距离超平面最近的那些样本点，它们对于超平面的确定起到了关键作用。分类决策函数是根据样本点与超平面的位置关系来进行分类的，其中符号函数sign(x)的取值为：当x>0时，sign(x)=1；当x<0时，sign(x)=-1；当x=0时，sign(x)=0。线性可分支持向量机具有良好的泛化能力和较高的分类精度，被广泛应用于模式识别、图像处理、自然语言处理等领域。