"数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用宝典"
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种强大的监督学习算法，尤其在处理分类和回归问题时表现出色。该算法由Vapnik等人在20世纪90年代提出，其核心思想是找到一个最优超平面作为决策边界，使不同类别之间的间隔最大化。超平面可以被视为一个维度高于样本空间的线性边界，用于将两类数据有效地分开。
在简单的线性可分情况下，数据可以通过一个线性函数（超平面）完美划分。然而，在实际应用中，数据往往是非线性可分的，这就需要引入非线性支持向量机。非线性SVM通过核函数（如多项式、高斯核、Sigmoid核等）将原始数据映射到高维空间，使得在高维空间中原本难以划分的数据变得线性可分。
在SVM中，支持向量是距离超平面最近的那些训练样本，它们对于确定最优超平面至关重要。优化目标是找到一个超平面，使得两类样本点到超平面的距离之差最大，这个距离被称为间隔。通过最大化间隔，SVM能更好地泛化未知数据，减少过拟合的风险。
SPSS-Clementine是一款广泛应用于数据挖掘的软件，其中包含了支持向量机算法。用户可以通过该软件设置不同的参数，如选择合适的核函数、调整正则化参数C（控制模型复杂度与过拟合之间的平衡）和软间隔参数（允许部分样本点落在超平面的错误一侧），以适应不同问题的需求。
数据挖掘是现代信息时代的重要工具，它从大量、复杂的数据中抽取出有价值的信息和知识。社会对数据挖掘的需求日益增长，因为数据量以惊人的速度增长，单纯依赖人工分析已无法应对。比如著名的“啤酒尿布”案例，通过数据挖掘发现了啤酒和尿布销售之间的关联，从而改进了零售策略，显著提升了销量。
数据挖掘的技术定义强调从不完整、有噪声的数据中发现新知识，而商业定义则更侧重于如何利用这些知识为企业带来价值。例如，通过对客户资料的挖掘，企业可以识别出高价值客户群体的特征，进而制定更精准的市场推广策略。
数据挖掘的历史可以追溯到20世纪80年代末的知识发现研究，随着计算机技术和数据库的发展，数据挖掘逐渐成为了一个独立的研究领域，特别是在1991年至1994年的KDD（知识发现与数据挖掘）会议中得到了广泛关注，并在之后的年份里持续发展，应用范围不断拓展，涵盖了金融、医疗、市场营销等多个领域。
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