(完整版)支持向量机原理及matlab实现.doc
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2022-11-15
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(完整版)支持向量机原理及 matlab 实现
1
1。 Introduction
AbaloneAge.data 数据有 4177 个样本，7 个特征，其中 rings 作为预测标签，也就是年龄.对样本的一些统
计数据如下表所示。
Name
Data Type
Meas。
Description
Length
continuous
mm
Longest shell measurement
Diameter
continuous
mm
perpendicular to length
Height
continuous
mm
with meat in shell
Whole weight
continuous
grams
whole abalone
Shucked weight
continuous
grams
weight of meat
Viscera weight
continuous
grams
gut weight (after bleeding)
Shell weight
continuous
grams
after being dried
Rings
integer
Statistics for numeric domains:
Length
Diam
Height
Whole
Shucke
Viscera
Shell
Rings
Min
0.075
0。055
0。000
0。002
0.001
0.001
0.002
1
Max
0。815
0。650
1.130
2.826
1。488
0.760
1.005
29
Mean
0。524
0。408
0.140
0.829
0.359
0。181
0。239
9.934
SD
0.120
0.099
0。042
0。490
0.222
0。110
0。139
3.224
Correl
0。557
0.575
0.557
0。540
0。421
0。504
0。628
1.0
2。 Algorithm Description
考虑到数据的可分性，对年龄的预测是一个回归问题,所以采用支持向量机对数据进行回归分析。
一、支持向量机的基本原理
支持向量机（SVM)是 Corinna 和 Vapnik 于二十世纪末首先提出的.支持向量机方法
Vapnik-Chervonenkis 理论与构造风险最小理论为根底，使离超立体最接近的元素到超平面的间
隔最大.通常超平面不止一个，也就是说支持向量机的目标就是最大化超平面之间的间隔，也就
是建立最好的分类超平面，从而来提高学习分类机器的的泛化处理能力。该方法在解决高维小
样本数据、数据的非线性以及解的局部极小点等多个问题中均展示出了很多独有的优点，并进
而将其推行使用到了其余相联系的机器学习问题中.支持向量机方法早已被广泛的应用到了肿
瘤数据分类等领域的问题研究中。
支持向量机的具体求解过程如下:
(1） 设已知样本训练集：
( ) ( )
{ }
( )
1 1
, , ,
n
n n
T x y x y X Y= Î ´L
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