支持向量机在模式分类中的应用

摘要

通过支持向量分类算法包括4类:线性分界面硬间隔、线性分界面软间隔、非线性分界面硬间隔和非线性分界面软间隔,区分线性和非线性支持向量机是否引入核函数和具有惩罚因子.以RBF为核函数的非线性支持向量机对2类2维样本进行仿真分析.结果表明,支持向量机分类能力受核函数参数影响较大,当选取适当参数时,其分类性能与最近邻法相当.