支持向量机r语言实现
时间: 2024-05-13 13:12:55 浏览: 11
支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是一种常用的分类算法,其主要思想是通过找到一个超平面(或多个超平面),将不同类别的数据点分开。SVM在分类任务中表现出了很好的效果,尤其是在处理高维数据时。下面是支持向量机R语言实现的介绍:
在R语言中,我们可以使用e1071包来实现SVM算法。具体步骤如下:
1. 安装e1071包
在R控制台中输入以下代码进行安装:
```
install.packages("e1071")
```
2. 加载e1071包
在安装完成后,我们需要加载e1071包,以便后续使用。在R控制台中输入以下代码:
```
library(e1071)
```
3. 加载数据集
在这里我们使用R自带的iris数据集作为示例数据。在R控制台中输入以下代码来加载数据集:
```
data(iris)
```
4. 准备数据
我们需要将数据集分为训练集和测试集。在这里,我们将前120个样本作为训练集,后30个样本作为测试集。
```
train <- iris[1:120, -5] #取前120个样本作为训练集
test <- iris[121:150, -5] #取后30个样本作为测试集
```
5. 训练模型
使用svm()函数训练模型。在这里我们使用线性核函数,C值为1。
```
model <- svm(Species ~ ., data = train, kernel = "linear", cost = 1)
```
6. 预测
使用predict()函数对测试集进行预测。
```
pred <- predict(model, test[,-4])
```
7. 评估模型
使用table()函数生成混淆矩阵,并计算模型的准确率。
```
table(pred, test[,4])
mean(pred == test[,4])
```
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