Python支持向量机（SVM）算法：面向对象的实现与案例详解

Python支持向量机（SVM）算法：面向对象的实现与案例详解

引言

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用于分类和回归的机器学习算法，尤其在处理高维数据和小样本问题时表现出色。SVM背后的核心思想是通过寻找一个最优的超平面将数据进行分类，最大化两类数据间的边界间隔。SVM不仅适用于线性分类，还可以通过核函数扩展到非线性分类问题。本文将通过面向对象的方式实现支持向量机算法，并结合几个案例详细展示如何在Python中使用SVM解决实际问题。

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一、支持向量机算法概述

1.1 支持向量机的基本思想

SVM的目标是找到一个能够将数据集正确划分的超平面，且该超平面与数据点的间隔最大化。SVM有以下几种关键概念：

• 超平面：在特征空间中，超平面是将不同类别数据分隔开的几何平面。对于二维空间来说，超平面是线，对于三维空间来说，超平面是一个平面，而在高维空间中，超平面则是一个维度减少的几何结构。
• 支持向量：离超平面最近的样本点。支持向量决定了超平面的边界。