使用SVM进行数据分类的方法,SVM算法特点

使用SVM进行数据分类的方法,SVM算法特点

SVM分类方法http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837 1、要对特征值Xi进行分类，可设决策函数是所有Xi的函数，分类函数是这样的：或者f(x)=W'*x2.2、利用鸢尾花数据进行SVM分类总结前言本文简单介绍SVM分类器、以及核函数、SVM分类器的应用。以下案例经供参考一、SVM支持向量机介绍1.1、SVM介绍SVM是按照监督类学习方式

SVM是一种有监督的学习方法，主要针对小样本数据进行学习、分类和预测，类似的根据样本进行学习的方法还有决策树归纳算法等。SVM的优点：1、不需要很多样本，不需要有很多样本并不意SVM多类分类方法，VM多类分类方法的实现根据其指导思想大致有两种：1)将多类问题分解为一系列SVM可直接求解的两类问题，基于这一系列SVM求解结果得出最终判别结

(2)间接法，主要是通过组合多个二分类器来实现多分类器的构造，常见的方法有one-against-one和one-against-all两种。一对多法(one-versus-rest,简称OVR SVMs) 训练时依次把某个类别SVM是用来解决二分类问题的有监督学习算法，在引入了核方法之后SVM也可以用来解决非线性问题。实际应用中一般要解决觉得是多分类问题，SVM也可以用了来解决多分类，可以通过多个二类

之前SVM进行项目中待识别物体的分类，过去挺长时间结果有点生疏了，这里梳理一下。因为当初是根据《深入理解OpenCV》自动分类的例程，所以这里仍以此为例。这里只1 支持向量机(SVM)的基本概念& 8195;& 8195;SVM是一种分类算法，其侧重于模式识别方面。使用SVM可以大大提高分类的准确性。 8195;& 8195;分类相当于模式识别的子