高斯核函数的支持向量机的算法思路

高斯核函数是支持向量机(Support Vector Machine, SVM)中的一种核函数，它可以将原始空间中线性不可分的数据通过非线性变换映射到高维特征空间中，从而使得数据变得线性可分。SVM算法通过在特征空间中找到最大间隔超平面来进行分类。

SVM算法的基本思路如下：
1. 输入训练数据集，通过核函数将原始数据映射到高维特征空间中；
2. 在特征空间中找到最大间隔超平面，使得训练样本到超平面的距离最大化；
3. 根据最大间隔超平面对新样本进行分类。

在实现中，我们需要先选择一个合适的核函数，如高斯核函数，然后通过求解凸二次规划问题来求解最大间隔超平面。这个问题可以通过使用拉格朗日乘子法转化为对偶问题，从而得到一个只与支持向量有关的表达式。