支持向量机 多分类 高维数据

支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种常用的机器学习算法，可以用于分类和回归任务。它在高维数据的处理中具有很好的性能。

在高维数据中，每个样本都被表示为一个包含多个特征的向量。由于特征维度的增加，数据样本在高维空间中变得更加稀疏，这给分类算法带来了挑战。

支持向量机通过构建一个超平面来进行分类或回归，该超平面能够将不同类别的样本分开。在高维空间中，支持向量机通过找到一个最优的超平面，使得离该超平面最近的样本点（即支持向量）到该超平面的距离最大化。这种最大间隔的超平面可以有效地分类高维数据。

支持向量机还可以通过核函数来处理非线性问题。核函数可以将数据从原始特征空间映射到一个更高维的特征空间，使得原本线性不可分的问题变得线性可分。常用的核函数有线性核、多项式核和高斯核等。

总之，支持向量机在高维数据中通过最大化间隔来进行分类或回归，同时利用核函数处理非线性问题，使其成为高维数据分析中的一种重要算法。