支持向量机的算法步骤

支持向量机(Support Vector Machine, SVM)的算法步骤如下：

1. 收集训练样本集，并将每个样本表示为特征向量。每个特征向量可以是M维的向量，其中M为特征的数量。

2. 选择一个合适的核函数或非线性变换方式，将原始特征空间映射到一个更高维的特征空间。这个变换可以使线性不可分的样本集变为线性可分。

3. 基于训练样本集，建立一个支持向量机模型。该模型的目标是找到一个超平面，能够最大化样本间的间隔并且正确地分类样本。间隔是指支持向量与超平面之间的距离。

4. 通过求解优化问题，确定超平面的参数。优化问题的目标是最小化模型的结构风险，同时最大化间隔。这可以通过使用拉格朗日乘子法和KKT条件来实现。

5. 根据优化问题的解，确定支持向量，即位于间隔边界上的样本。这些样本对于模型的构建和分类起到关键作用。

6. 对于新的未知样本，使用训练好的模型进行分类。通过计算样本到超平面的距离，确定样本属于哪个类别。

总结起来，支持向量机的算法步骤包括收集训练样本集、选择合适的核函数或非线性变换方式、建立模型、确定超平面的参数、确定支持向量，最后使用模型进行分类。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [机器学习——支持向量机](https://blog.csdn.net/weixin_55252589/article/details/122688871)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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