基于支持向量机的文本分类技术
支持向量机分类器
支持向量机分类器 1 支持向量机的提出与发展 支持向量机( SVM, support vector machine )是数据挖掘中的一项新技术，是借助于最优化方法来解决机器学习问题的新工具，最初由V.Vapnik 等人在1995年首先提出，近几年来在其理论研究和算法实现等方面都取得了很大的进展，开始成为克服“维数灾难”和过学习等困难的强有力的手段，它的理论基础和实现途径的基本框架都已形成。 根据Vapnik & Chervonenkis的统计学习理论 ,如果数据服从某个(固定但未知的)分布,要使机器的实际输出与理想输出之间的偏差尽可能小,则机器应当遵循结构风险最小化 ( SRM,structural risk minimization)原则,而不是经验风险最小化原则,通俗地说就是应当使错误概率的上界最小化。SVM正是这一理论的具体实现。与传统的人工神经网络相比, 它不仅结构简单,而且泛化( generalization)能力明显提高。 2 问题描述 2.1问题引入 假设有分布在Rd空间中的数据，我们希望能够在该空间上找出一个超平面(Hyper-pan),将这一数据分成两类。属于这一类的数据均在超平面的同侧，而属于另一类的数据均在超平面的另一侧。如下图。 比较上图，我们可以发现左图所找出的超平面（虚线），其两平行且与两类数据相切的超平面（实线）之间的距离较近，而右图则具有较大的间隔。而由于我们希望可以找出将两类数据分得较开的超平面，因此右图所找出的是比较好的超平面。 可以将问题简述如下： 设训练的样本输入为xi，i=1，…，l，对应的期望输出为yi∈{+1，-1}，其中+1和-1分别代表两类的类别标识，假定分类面方程为ω﹒x+b=0。为使分类面对所有样本正确分类并且具备分类间隔，就要求它满足以下约束条件： 它追求的不仅仅是得到一个能将两类样本分开的分类面，而是要得到一个最优的分类面。 2.2 问题的数学抽象 将上述问题抽象为： 根据给定的训练集
(完整word版)支持向量机(SVM)原理及应用概述分析
支持向量机（SVM ）原理及应用 一、SVM 的产生与发展 自1995年Vapnik (瓦普尼克)在统计学习理论的基础上提出SVM 作为模式识别的新方法之后，SVM 一直倍受关注。同年，Vapnik 和Cortes 提出软间隔(soft margin)SVM ，通过引进松弛变量i ξ度量数据i x 的误分类(分类出现错误时i ξ大于0)，同时在目标函数中增加一个分量用来惩罚非零松弛变量(即代价函数)，SVM 的寻优过程即是大的分隔间距和小的误差补偿之间的平衡过程；1996年，Vapnik 等人又提出支持向量回归 (Support Vector Regression ，SVR)的方法用于解决拟合问题。SVR 同SVM 的出发点都是寻找最优超平面(注：一维空间为点；二维空间为线；三维空间为面；高维空间为超平面。)，但SVR 的目的不是找到两种数据的分割平面，而是找到能准确预测数据分布的平面，两者最终都转换为最优化问题的求解；1998年，Weston 等人根据SVM 原理提出了用于解决多类分类的SVM 方法(Multi-Class Support Vector Machines ，Multi-SVM)，通过将多类分类转化成二类分类，将SVM 应用于多分类问题的判断：此外，在SVM 算法的基本框架下，研究者针对不同的方面提出了很多相关的改进算法。例如，Suykens 提出的最小二乘支持向量机 (Least Square Support Vector Machine ，LS —SVM)算法，Joachims 等人提出的SVM-1ight ，张学工提出的中心支持向量机 (Central Support Vector Machine ，CSVM)，Scholkoph 和Smola 基于二次规划提出的v-SVM 等。此后，台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等对SVM 的典型应用进行总结，并设计开发出较为完善的SVM 工具包，也就是LIBSVM(A Library for Support Vector Machines)。LIBSVM 是一个通用的SVM 软件包，可以解决分类、回归以及分布估计等问题。 二、支持向量机原理 SVM 方法是20世纪90年代初Vapnik 等人根据统计学习理论提出的一种新的机器学习方法，它以结构风险最小化原则为理论基础，通过适当地选择函数子集及该子集中的判别函数，使学习机器的实际风险达到最小，保证了通过有限训练样本得到的小误差分类器，对独立测试集的测试误差仍然较小。 支持向量机的基本思想：首先，在线性可分情况下，在原空间寻找两类样本的最优分类超平面。在线性不可分的情况下，加入了松弛变量进行分析，通过使用非线性映射将低维输
支持向量机的实现
模式识别课程大作业报告——支持向量机（SVM）的实现 姓名： 学号： 专业： 任课教师： 研究生导师： 内容摘要
支持向量机是一种十分经典的分类方法，它不仅是模式识别学科中的重要内容，而且在图像处理领域中得到了广泛应用。现在，很多图像检索、图像分类算法的实现都以支持向量机为基础。本次大作业的内容以开源计算机视觉库OpenCV为基础，编程实现支持向量机分类器，并对标准数据集进行测试，分别计算出训练样本的识别率和测试样本的识别率。 本报告的组织结构主要分为3大部分。第一部分简述了支持向量机的原理；第二部分介绍了如何利用OpenCV来实现支持向量机分类器；第三部分给出在标准数据集上的测试结果。 一、支持向量机原理概述
在高维空间中的分类问题实际上是寻找一个超平面，将两类样本分开，这个超平面就叫做分类面。两类样本中离分类面最近的样本到分类面的距离称为分类间隔。最优超平面指的是分类间隔最大的超平面。支持向量机实质上提供了一种利用最优超平面进行分类的方法。由最优分类面可以确定两个与其平行的边界超平面。通过拉格朗日法求解最优分类面，最终可以得出结论：实际决定最优分类面位置的只是那些离分类面最近的样本。这些样本就被称为支持向量，它们可能只是训练样本中很少的一部分。支持向量如图1所示。 图1 图1中，H是最优分类面，H1和H2别是两个边界超平面。实心样本就是支持向量。由于最优超平面完全是由这些支持向量决定的，所以这种方法被称作支持向量机（SVM）。 以上是线性可分的情况，对于线性不可分问题，可以在错分样本上增加一个惩罚因子来干预最优分类面的确定。这样一来，最优分类面不仅由离分类面最近的样本决定，还要由错分的样本决定。这种情况下的支持向量就由两部分组成：一部分是边界支持向量；另一部分是错分支持向量。 对于非线性的分类问题，可以通过特征变换将非线性问题转化为新空间中的线性问题。但是这样做的代价是会造成样本维数增加，进而导致计算量急剧增加，这就是所谓的“维度灾难”。为了避免高维空间中的计算，可以引入核函数的概念。这样一来，无论变换后空间的维数有多高，这个新空间中的线性支持向量机求解都可以在原空间通过核函数来进行。常用的核函数有多项式核、高斯核（径向基核）、Sigmoid函数。 二、支持向量机的实现 OpenCV是开源计算机视觉库，它在图像处理领域得到了广泛应用。OpenCV 中包含许多计算机视觉领域的经典算法，其中的机器学习代码部分就包含支持向量机的相关内容。OpenCV中比较经典的机器学习示例是“手写字母分类”。OpenCV 中给出了用支持向量机实现该示例的代码。本次大作业的任务是研究OpenCV中的支持向量机代码，然后将其改写为适用于所有数据库的通用程序，并用标准数据集对算法进行测试。本实验中使用的OpenCV版本是，实验平台为Visual
支持向量机模型的研究与设计
百度文库- 让每个人平等地提升自我 支持向量机实验模型的研究与设计 用户手册 1．简介 本模型是基于SVM（即支持向量机）的机器学习模型，能够将线性可分的和非线性可分的两种情况下的两类数据集进行分类，并对分类结果进行分析。用户可以选择装载已有的数据进行分类，也可以手动创建两类数据集进行分类。用户根据要分类的数据集，从两个训练算法中选择适当的训练算法，并且从三个核函数中选择适当的核函数对数据集进行分类。 2．系统要求 操作系统方面：Windows 98，Windows NT，Windows ME，Windows 2000， Windows XP及Windows 2003系统； 应用软件方面：必须安装MATLAB 或以上版本 3．使用说明 （1）首先运行或者文件，进入模型主界面，如下图： 用户在进入实验前必须先按“设置路径”按钮设置路径，然后就可以通过“进入支持向量机模型”按钮进入模型。
百度文库- 让每个人平等地提升自我（2）进入支持向量机机器学习模型后，界面如下图：用户可以通过各个按钮对模型进行操作 （3）装载或创建数据 a．通过“装载数据”按钮装载数据，用户选择数据所在的文件 b．通过“创建数据”按钮创建数据
百度文库- 让每个人平等地提升自我 可以创建线性可分数据集如下： 可以创建非线性可分数据集如下： C．装载数据或创建数据后的界面上显示数据点，如下图：
百度文库- 让每个人平等地提升自我 （4）通过“训练SVM”按钮对数据集进行分类 在此仅介绍了对线性可分数据集分类的情况，对其他的数据集，操作也跟如下类似。在数据集线性可分情况下，使用不同算法的分类结果： 选择SMO训练算法和Linear核函数的分类结果： （5）通过“重新设置”按钮，重新选择SMO训练算法和Polynomial核函数的分类结果
(数学建模教材)31第三十一章支持向量机
第三十一章 支持向量机 支持向量机是数据挖掘中的一项新技术，是借助于最优化方法来解决机器学习问 题的新工具，最初由 V.Vapnik 等人提出，近几年来在其理论研究和算法实现等方面都 取得了很大的进展，开始成为克服“维数灾难”和过学习等困难的强有力的手段，它的 理论基础和实现途径的基本框架都已形成。 §1 支持向量分类机的基本原理 根据给定的训练集 l T = {(x 1,y 1 ), (x 2 ,y 2 ),L ,(x l ,y l )}∈ ( X ? Y ) ， 其中 x ∈ X = R n ， X 称为输入空间，输入空间中的每一个点 x 由 n 个属性特征组成， i i n y i ∈Y = {-1,1},i = 1,L ,l 。寻找 R 上的一个实值函数 g (x ) ，以便用分类函数 f (x ) = sgn( g (x )), 推断任意一个模式 x 相对应的 y 值的问题为分类问题。 1.1 线性可分支持向量分类机 考虑训练集 T ，若 ?ω ∈ R n ， b ∈ R 和正数 ε ，使得对所有使 y = 1 的下标 i 有 i (ω ? x i ) + b ≥ ε（这里 (ω ? x i ) 表示向量 ω 和 x i 的内积），而对所有使 y i = -1 的下标 i 有 (ω ? x i ) + b ≤ -ε ，则称训练集 T 线性可分，称相应的分类问题是线性可分的。 记两 类样本集分别为 M = {x i | y i = 1, x i ∈T }， M = {x i | y i = -1, x i ∈T }。定义 M + 的凸包 conv(M + ) 为 + - ? N + N + ? conv(M + ) = ?x = ∑λ x | ∑ λ λ ≥ 0, j = 1,L , N + ; x ∈ M + ←, = 1, j j j j j ? ↑ j =1 j =1 M - 的凸包 conv(M - ) 为 ? N - N - ? conv(M - ) = ?x = ∑λ x | ∑λ λ ≥ 0, j = 1,L , N - ; x ∈ M - ←. = 1, j j j j j ? ↑ j =1 j =1 其中 N + 表示 + 1 类样本集中样本点的个数， N - 表示 - 1类样本集中样本点的个数，定 理 1 给出了训练集 T 线性可分与两类样本集凸包之间的关系。 定理 1 训练集 T 线性可分的充要条件是， T 的两类样本集 M + 和 M - 的凸包相 离。如下图所示 图 1 训练集 T 线性可分时两类样本点集的凸包 证明：①必要性 -762-
基于libsvm的中文文本分类原型
基于libsvm的中文文本分类原型 支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度，Accuracy）和学习能力（即无错误地识别任意样本的能力）之间寻求最佳折衷，以期获得最好的推广能力（或称泛化能力）。SVM理论的学习，请参考jasper的博客。 LIBSVM 是台湾大学林智仁(Chih-Jen Lin)博士等开发设计的一个操作简单、易于使用、快速有效的通用SVM 软件包,可以解决分类问题(包括C?SVC 、ν?SVC )，回归问题(包括ε ? SVR 、v? SVR )以及分布估计(one ? class ? SVM ) 等问题,提供了线性、多项式、径向基和S 形函数四种常用的核函数供选择，可以有效地解决多类问题、交叉验证选择参数、对不平衡样本加权、多类问题的概率估计等。LIBSVM是一个开源的软件包,。他不仅提供了LIBSVM 的C++语言的算法源代码,还提供了Python、Java、R、MATLAB、Perl、Ruby、LabVIEW以及C#.net 等各种语言的接口,可以方便的在Windows 或UNIX 平台下使用,也便于科研工作者根据自己的需要进行改进(譬如设计使用符合自己特定问题需要 的核函数等)。 更多案例到WX 公zhong hao : datadw 文本分类，大致分为如下几件事情：样本，分词，特征提取，向量计算，分类训练，测试和调试。 1.样本选择 搜狗语料https://www.wendangku.net/doc/8c9351682.html,/labs/dl/c.html，下精简版吧，如果实验用用，这足够了，你要下107M的也可以。当然，你也可以自己找语料，不过麻烦点而已，把各大门户网站的对应频道下的文章都爬下来。 2.分词
支持向量机数据分类预测
支持向量机数据分类预测 一、题目——意大利葡萄酒种类识别 Wine数据来源为UCI数据库，记录同一区域三种品种葡萄酒的化学成分，数据有178个样本，每个样本含有13个特征分量。50%做为训练集，50%做为测试集。 二、模型建立 模型的建立首先需要从原始数据里把训练集和测试集提取出来，然后进行一定的预处理，必要时进行特征提取，之后用训练集对SVM进行训练，再用得到的模型来预测试集的分类。 三、Matlab实现 3.1 选定训练集和测试集 在178个样本集中，将每个类分成两组，重新组合数据，一部分作为训练集，一部分作为测试集。 % 载入测试数据wine,其中包含的数据为classnumber = 3,wine:178*13的矩阵,wine_labes:178*1的列向量 load chapter12_wine.mat; % 选定训练集和测试集 % 将第一类的1-30,第二类的60-95,第三类的131-153做为训练集 train_wine = [wine(1:30,:);wine(60:95,:);wine(131:153,:)]; % 相应的训练集的标签也要分离出来 train_wine_labels = [wine_labels(1:30);wine_labels(60:95);wine_labels(131:153)]; % 将第一类的31-59,第二类的96-130,第三类的154-178做为测试集 test_wine = [wine(31:59,:);wine(96:130,:);wine(154:178,:)]; % 相应的测试集的标签也要分离出来 test_wine_labels = [wine_labels(31:59);wine_labels(96:130);wine_labels(154:178)]; 3.2数据预处理 对数据进行归一化： %% 数据预处理 % 数据预处理,将训练集和测试集归一化到[0,1]区间 [mtrain,ntrain] = size(train_wine); [mtest,ntest] = size(test_wine); dataset = [train_wine;test_wine]; % mapminmax为MATLAB自带的归一化函数 [dataset_scale,ps] = mapminmax(dataset',0,1); dataset_scale = dataset_scale';
支持向量机SVM分类算法
支持向量机SVM分类算法 SVM的简介 支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中[10]。 支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度，Accuracy）和学习能力（即无错误地识别任意样本的能力）之间寻求最佳折衷，以期获得最好的推广能力[14]（或称泛化能力）。 以上是经常被有关SVM 的学术文献引用的介绍，我来逐一分解并解释一下。 Vapnik是统计机器学习的大牛，这想必都不用说，他出版的《Statistical Learning Theory》是一本完整阐述统计机器学习思想的名著。在该书中详细的论证了统计机器学习之所以区别于传统机器学习的本质，就在于统计机器学习能够精确的给出学习效果，能够解答需要的样本数等等一系列问题。与统计机器学习的精密思维相比，传统的机器学习基本上属于摸着石头过河，用传统的机器学习方法构造分类系统完全成了一种技巧，一个人做的结果可能很好，另一个人差不多的方法做出来却很差，缺乏指导和原则。所谓VC维是对函数类的一种度量，可以简单的理解为问题的复杂程度，VC维越高，一个问题就越复杂。正是因为SVM关注的是VC维，后面我们可以看到，SVM解决问题的时候，和样本的维数是无关的（甚至样本是上万维的都可以，这使得SVM很适合用来解决文本分类的问题，当然，有这样的能力也因为引入了核函数）。 结构风险最小听上去文绉绉，其实说的也无非是下面这回事。 机器学习本质上就是一种对问题真实模型的逼近（我们选择一个我们认为比较好的近似模型，这个近似模型就叫做一个假设），但毫无疑问，真实模型一定是不知道的（如果知道了，我们干吗还要机器学习？直接用真实模型解决问题不就可以了？对吧，哈哈）既然真实模型不知道，那么我们选择的假设与问题真实解之间究竟有多大差距，我们就没法得知。比如说我们认为宇宙诞生于150亿年前的一场大爆炸，这个假设能够描述很多我们观察到的现象，但它与真实的宇宙模型之间还相差多少？谁也说不清，因为我们压根就不知道真实的宇宙模型到底是什么。 这个与问题真实解之间的误差，就叫做风险（更严格的说，误差的累积叫做风险）。我们选择了一个假设之后（更直观点说，我们得到了一个分类器以后），真实误差无从得知，但我们可以用某些可以掌握的量来逼近它。最直观的想法就是使用分类器在样本数据上的分类的结果与真实结果（因为样本是已经标注过的数据，是准确的数据）之间的差值来表示。这个差值叫做经验风险Remp(w)。以前的机器学习方法都把经验风险最小化作为努力的目标，但后来发现很多分类函数能够在样本集上轻易达到100%的正确率，在真实分类时却一塌糊涂（即所谓的推广能力差，或泛化能力差）。此时的情况便是选择了一个足够复杂的分类函数（它的VC维很高），能够精确的记住每一个样本，但对样本之外的数据一律分类错误。回头看看经验风险最小化原则我们就会发现，此原则适用的大前提是经验风险要确实能够逼近真实风险才行（行话叫一致），但实际上能逼近么？答案是不能，因为样本数相对于现实世界要分类的文本数来说简直九牛
基于支持向量机的分类方法
基于支持向量机的分类方法 摘要：本文首先概述了支持向量机的相关理论，引出了支持向量机的基本模型。当训练集的两类样本点集重合区域很大时，线性支持向量分类机就不适用了，由此介绍了核函数相关概念。然后进行了核函数的实验仿真，并将支持向量机应用于实例肿瘤诊断，建立了相应的支持向量机模型，从而对测试集进行分类。最后提出了一种支持向量机的改进算法，即根据类向心度对复杂的训练样本进行预删减。 1、支持向量机 给定训练样本集1122{[,],[,], ,[,]}()l l l T a y a y a y Y =∈Ω?L ，其中n i a R ∈Ω=，Ω是输入空间，每一个点i a 由n 个属性特征组成，{1,1},1,,i y Y i l ∈=-=L 。分类 就是在基于训练集在样本空间中找到一个划分超平面，将不同的类别分开，划分超平面可通过线性方程来描述： 0T a b ω+= 其中12(;;;)d ωωωω=K 是法向量，决定了超平面的方向，b 是位移项，决定 了超平面与原点之间的距离。样本空间中任意点到超平面的距离为|| |||| T a b r ωω+=。 支持向量、间隔： 假设超平面能将训练样本正确分类，即对于[,]i i a y T ∈，若1i y =+，则有 0T i a b ω+>，若1i y =-，则有0T i a b ω+<。则有距离超平面最近的几个训练样本点使得 11 11 T i i T i i a b y a b y ωω?+≥+=+?+≤-=-? 中的等号成立，这几个训练样本点被称为支持向量；两个异类支持向量到超平面 的距离之和2 |||| r ω=被称为间隔。 支持向量机基本模型： 找到具有最大间隔的划分超平面，即 ,2max ||||..()1,1,2,...,b T i i s t y a b i m ωωω+≥= 这等价于 2 ,||||min 2..()1,1,2,...,b T i i s t y a b i m ωωω+≥= 这就是支持向量机（SVM ）的基本模型。 支持向量机问题的特点是目标函数2 ||||2 ω是ω的凸函数，并且约束条件都是 线性的。
用于分类的支持向量机
文章编号:100228743(2004)0320075204 用于分类的支持向量机 黄发良,钟 智Ξ (1.广西师范大学计算机系,广西桂林541000; 2.广西师范学院数学与计算机科学系,广西南宁530001) 摘 要:支持向量机是20世纪90年代中期发展起来的机器学习技术,建立在结构风险最小化原理之上的支持向量机以其独有的优点吸引着广大研究者,该文着重于用于分类的支持向量机,对其基本原理与主要的训练算法进行介绍,并对其用途作了一定的探索. 关键词:支持向量机;机器学习;分类 中图分类号:TP181 文献标识码:A 支持向量机S VM (Support Vector Machine )是AT&T Bell 实验室的V.Vapnik 提出的针对分类和回归问题的统计学习理论.由于S VM 方法具有许多引人注目的优点和有前途的实验性能,越来越受重视,该技术已成为机器学习研究领域中的热点,并取得很理想的效果,如人脸识别、手写体数字识别和网页分类等. S VM 的主要思想可以概括为两点:(1)它是针对线性可分情况进行分析,对于线性不可分的情况,通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本转化为高维特征空间使其线性可分,从而使得高维特征空间采用线性算法对样本的非线性特征进行线性分析成为可能;(2)它基于结构风险最小化理论之上在特征空间中建构最优分割超平面,使得学习器得到全局最优化,并且在整个样本空间的期望风险以某个概率满足一定上界. 1 基本原理 支持向量机理论最初来源于数据分类问题的处理,S VM 就是要寻找一个满足要求的分割平面,使训练集中的点距离该平面尽可能地远,即寻求一个分割平面使其两侧的margin 尽可能最大. 设输入模式集合{x i }∈R n 由两类点组成,如果x i 属于第1类,则y i =1,如果x i 属于第2类,则y i =-1,那么有训练样本集合{x i ,y i },i =1,2,3,…,n ,支持向量机的目标就是要根据结构风险最小化原理,构造一个目标函数将两类模式尽可能地区分开来,通常分为两类情况来讨论,(1)线性可分,(2)线性不可分. 1.1 线性可分情况 在线性可分的情况下,就会存在一个超平面使得训练样本完全分开,该超平面可描述为: w ?x +b =0(1) 其中,“?”是点积,w 是n 维向量,b 为偏移量. 最优超平面是使得每一类数据与超平面距离最近的向量与超平面之间的距离最大的这样的平面.最优超平面可以通过解下面的二次优化问题来获得: min <(w )= 12‖w ‖2(2) Ξ收稿日期:2004202206作者简介:黄发良(1975-),男,湖南永州人,硕士研究生;研究方向:数据挖掘、web 信息检索. 2004年9月 广西师范学院学报(自然科学版)Sep.2004 第21卷第3期 Journal of G u angxi T eachers Education U niversity(N atural Science Edition) V ol.21N o.3
模式识别论文支持向量机在模式识别中的应用 大学毕业设计
模式识别结课论文 题目：支持向量机在模式识别中的应用 学院河北大学工商学院 学科门类理科 专业网络工程 学号 2013483164 姓名周婷婷 指导教师李凯 2015年11月5 日
河北大学学年论文（课程设计）任务书 指导教师签字： 系主任签字： 主管教学院长签字： 学 生 姓 名 周婷婷 指 导 教 师 李凯 论文（设计）题目 支持向量机在模式识别中的应用 主要研究 （设计）内容 支持向量的应用 研究方法 通过线性svm 及非线性svm 函数方法的分析，实现支持向量机的算法，并在matlab 上实现实例说明 主要任务 及目标 支持向量机实现分类 主要参 考文献 【1】刘霞，卢苇.SVM 在文本分类中的应用研究，计算机教育，2007. 【2】唐春生，张磊.文本分类研究进展 【3】张学工.关于统计学习理论与支持向量机，自动化学报，2000.1 【4】秦玉平.基于支持向量机的文本分类算法研究 【5】李红莲, 王春花, 袁保宗. 一种改进的支持向量机NN-SVM[J]. 计算机学报, 2003, 26(8): 1015-1020. 进度安排 论文（设计）各阶段名称 日期 选题 第7周 查询资料 第8周 整理资料 第8周 论文草拟 第9周 论文成型 第9周
河北大学软件工程课程设计成绩评定表 学院：河北大学工商学院 学生姓名周婷婷专业/年级2013级网络工程一班论文（设计）题目支持向量机在模式识别中的应用 论文（设计）内容提要1 支持向量机 1．1 线性SVM 1．2非线性SVM 2 支持向量机分类算法的实现3实例说明及实验结果 指 导 教 师 评 语 成绩：指导老师（签名）：年月日
SPSS Modeler 支持向量机模型评估银行客户信用
Modeler 支持向量机模型评估银行客户信用 本文要介绍的预测分析模型是“支持向量机模型”，我们将为大家简要介绍支持向量机模型的理论，然后结合IBM SPSS Modeler 产品详细讲述如何利用支持向量机模型来解决客户的具体商业问题—银行如何评估客户信用 银行典型案例 商业银行个人信用评估就是根据个人信息和借贷记录等历史数据，判断个人信用，它是保证信贷安全的重要一环。但是商业银行用于信用评估的数据往往具有特性不稳定，历史样本容量较小，指标较多，呈明显的非正态分布。这些特点导致很难利用一般的统计技术进行有效的评估。支持向量机模型( 简称SVM) 能够很好的处理此类数据，进行有效的信用评估。本文介绍了SVM 的基本概念以及Modeler 中使用SVM 进行信用评估的基本步骤和方法，并对结果进行分析和应用 支持向量机模型简介 支持向量机(Support Vector Machine, 简称SVM) 是一项功能强大的分类和回归技术，可最大化模型的预测准确度。与其他常用模型不同，SVM 一个优势就是能很好的处理小样本，高维数，非正态的数据。 SVM 的工作原理是将原始数据通过变换映射到高维特征空间，这样即使数据不是线性可分，也可以对该数据点进行分类。之后，使用变换后的新数据的进行预测分类。例如，图 1 中的数据点落到了两个不同的类别中，可以用一条曲线分隔这两个类别。对数据使用某种数学函数变换后，可以用超平面定义这两个类别之间的边界。 图 1. 数据变换后线性可分示意图
用于变换的数学函数称为核函数。IBM SPSS Modeler 中的SVM 支持下列核函数类型： ?线性 ?多项式 ?径向基函数(RBF) ?Sigmoid 如果数据的线性分隔比较简单，则建议使用线性核函数。在其他情况下，应当使用其他核函数。在所有情况下，最好尝试使用不同的核函数，才能从中找出最佳模型，因为每一个函数均使用不同的算法和参数。 回页首 使用IBM SPSS Modeler 支持向量机模型评估客户信用 IBM SPSS Modeler 中的SVM 提供了可视化的操作方法，具有界面友好，操作方便的特点。此节，介绍如何使用IBM SPSS Modeler SVM 评估客户信用。操作步骤分为： ?创建基本流（Modeler Stream），建立模型；
支持向量机(SVM)原理及
支持向量机(SVM)原理及应用概述
支持向量机（SVM ）原理及应用 一、SVM 的产生与发展 自1995年Vapnik (瓦普尼克)在统计学习理论的基础上提出SVM 作为模式识别的新方法之后，SVM 一直倍受关注。同年，Vapnik 和Cortes 提出软间隔(soft margin)SVM ，通过引进松弛变量i ξ度量数据i x 的误分类(分类出现错误时i ξ大于0)，同时在目标函数中增加一个分量用来惩罚非零松弛变量(即代价函数)，SVM 的寻优过程即是大的分隔间距和小的误差补偿之间的平衡过程；1996年，Vapnik 等人又提出支持向量回归 (Support Vector Regression ，SVR)的方法用于解决拟合问题。SVR 同SVM 的出发点都是寻找最优超平面(注：一维空间为点；二维空间为线；三维空间为面；高维空间为超平面。)，但SVR 的目的不是找到两种数据的分割平面，而是找到能准确预测数据分布的平面，两者最终都转换为最优化问题的求解；1998年，Weston 等人根据SVM 原理提出了用于解决多类分类的SVM 方法(Multi-Class Support Vector Machines ，Multi-SVM)，通过将多类分类转化成二类分类，将SVM 应用于多分类问题的判断：此外，在SVM 算法的基本框架下，研究者针对不同的方面提出了很多相关的改进算法。例如，Suykens 提出的最小二乘支持向量机 (Least Square Support Vector Machine ，LS —SVM)算法，Joachims 等人提出的SVM-1ight ，张学工提出的中心支持向量机 (Central Support Vector Machine ，CSVM)，Scholkoph 和Smola 基于二次规划提出的v-SVM 等。此后，台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等对SVM 的典型应用进行总结，并设计开发出较为完善的SVM 工具包，也就是LIBSVM(A Library for Support Vector Machines)。LIBSVM 是一个通用的SVM 软件包，可以解决分类、回归以及分布估计等问题。 二、支持向量机原理 SVM 方法是20世纪90年代初Vapnik 等人根据统计学习理论提出的一种新的机器学习方 法，它以结构风险最小化原则为理论基础，通过适当地选择函数子集及该子集中的判别函数，使学习机器的实际风险达到最小，保证了通过有限训练样本得到的小误差分类器，对独立测试集的测试误差仍然较小。 支持向量机的基本思想：首先，在线性可分情况下，在原空间寻找两类样本的最优分类超平面。在线性不可分的情况下，加入了松弛变量进行分析，通过使用非线性映射将低维输
libsvm文本分类
文本分类入门(一)文本分类问题的定义 系列文章，从文本分类问题的定义开始，主要讲解文本分类系统的构成，主流的统计学习方法以及较为优秀的SVM算法及其改进。 一个文本（以下基本不区分“文本”和“文档”两个词的含义）分类问题就是将一篇文档归入预先定义的几个类别中的一个或几个，而文本的自动分类则是使用计算机程序来实现这样的分类。通俗点说，就好比你拿一篇文章，问计算机这文章要说的究竟是体育，经济还是教育，计算机答不上就打它的屁屁（……）。 注意这个定义当中着重强调的两个事实。 第一，用于分类所需要的类别体系是预先确定的。例如新浪新闻的分类体系，Yahoo!网页导航的分类层次。这种分类层次一旦确定，在相当长的时间内都是不可变的，或者即使要变更，也要付出相当大的代价（基本不亚于推倒并重建一个分类系统）。 第二，一篇文档并没有严格规定只能被分配给一个类别。这与分类这个问题的主观性有关，例如找10个人判断一篇文章所陈述的主题究竟属于金融，银行还是财政政策领域，10个人可能会给出11个不同的答案（聪明的读者，您应该能看出来并没有11个答案，这只是一种修辞方法，笑），因此一篇文章很可能被分配到多个类别当中，只不过分给某些类别让人信服，而有些让人感觉模棱两可罢了（说的专业点，置信度不一样）。 八股是一种写文章的格式，过去用于科举，现在用于科研，总之，和科学有点关系的文章就得八股，鉴于我正锻炼自己写论文的能力，所以按照标准的格式，陈述了文本分类问题的定义之后，我要说说它的应用范围。
现在一说到文本分类，大部分人想当然的将这个问题简化为判断一篇文章说的是什么，这只是文本分类的一小部分应用，我们可以称之为“依据主题的分类”。实际上，文本分类还可以用于判断文章的写作风格，作者态度（积极？消极？），甚至判断作者真伪（例如看看《红楼梦》最后二十回到底是不是曹雪芹写的）。总而言之，凡是与文本有关，与分类有关，不管从什么角度出发，依据的是何特征，都可以叫做文本分类。 当然，目前真正大量使用文本分类技术的，仍是依据文章主题的分类，而据此构建最多的系统，当属搜索引擎。内里的原因当然不言自明，我只是想给大家提个醒，文本分类还不完全等同于网页分类。网页所包含的信息远比含于其中的文字（文本）信息多得多，对一个网页的分类，除了考虑文本内容的分类以外，链入链出的链接信息，页面文件本身的元数据，甚至是包含此网页的网站结构和主题，都能给分类提供莫大的帮助（比如新浪体育专栏里的网页毫无疑问都是关于体育的），因此说文本分类实际上是网页分类的一个子集也毫不为过。当然，纯粹的文本分类系统与网页分类也不是一点区别都没有。文本分类有个重要前提：即只能根据文章的文字内容进行分类，而不应借助诸如文件的编码格式，文章作者，发布日期等信息。而这些信息对网页来说常常是可用的，有时起到的作用还很巨大！因此纯粹的文本分类系统要想达到相当的分类效果，必须在本身的理论基础和技术含量上下功夫。 除了搜索引擎，诸如数字图书馆，档案管理等等要和海量文字信息打交道的系统，都用得上文本分类。另外，我的硕士论文也用得上（笑）。 下一章和大家侃侃与文本分类有关的具体方法概览，有事您说话。
20.ENVI4.3 支持向量机分类原理、操作及实例分析
ENVI4.3 支持向量机分类原理、操作及实例分析 一、支持向量机算法介绍 1.支持向量机算法的理论背景 支持向量机分类（Support Vector Machine或SVM）是一种建立在统计学习理论（Statistical Learning Theory或SLT）基础上的机器学习方法。 与传统统计学相比，统计学习理论（SLT）是一种专门研究小样本情况下及其学习规律的理论。该理论是建立在一套较坚实的理论基础之上的，为解决有限样本学习问题提供了一个统一的框架。它能将许多现有方法纳入其中，有望帮助解决许多原来难以解决的问题，如神经网络结构选择问题、局部极小点问题等；同时，在这一理论基础上发展了一种新的通用学习方法——支持向量机（SVM），已初步表现出很多优于已有方法的性能。一些学者认为，SLT和SVM正在成为继神经网络研究之后新的研究热点，并将推动机器学习理论和技术的重大发展。 支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC维（VC Dimension）理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度）和学习能力（即无错误地识别任意样本的能力）之间寻求最佳折衷，以期获得最好的推广能力。 支持向量机的几个主要优点有： （1）它是专门针对有限样本情况的，其目标是得到现有信息下的最优解而不仅仅是样本数趋于无穷大时的最优值； （2）算法最终将转化成为一个二次型寻优问题，从理论上说，得到的将是全局最优点，解决了在神经网络方法中无法避免的局部极值问题； （3）算法将实际问题通过非线性变换转换到高维的特征空间(Feature Space)，在高维空间中构造线性判别函数来实现原空间中的非线性判别函数，特殊性质能保证机器有较 好的推广能力，同时它巧妙地解决了维数问题，其算法复杂度与样本维数无关； 2.支持向量机算法简介 通过学习算法，SVM可以自动寻找那些对分类有较大区分能力的支持向量，由此构造出分类器，可以将类与类之间的间隔最大化，因而有较好的推广性和较高的分类准确率。 最优分类面（超平面）和支持向量
支持向量机在文本分类中的应用的概述
支持向量机方法是建立在统计学习理 论和结构风险最小原理基础上的，根据有 限的样本信息在模型的复杂性和学习能力 之间寻求最佳折衷，以期获得最好的推广 能力(Generalizatin Abjlity)。支持向量机的方法主要有以下几个优点。 (1)它是专门针对有限样本情况的，其 目标是得到现有信息下的最优解而不仅仅 是样本数趋干无穷大时的最优值。 (2)算法最终将转化成为一个二次犁寻 优|l口】题，从理论上说。得到的将是全局最优点，解决了在神经网络方法中无法避免的 局部极值问题。 (3)算法将实际问题通过非线性变换转 换到高维的特征空间(Feature Space)，在高 维窄间中构造线性判别函数来实现原空间 中的非线性判别函数，特殊性质能保证机 器有较好的推广能力，同时它巧妙地解决 了维数问题，其算法复杂度与样本维数无 关。 在支持向量机方法中，只要定义不同 的内积函数，就可以实现多项式逼近、贝叶
斯分类器、径向基函数方法、多层感知器网络等许多现自．学爿算法。 1 SVM的训练算法 传统的利用标准二次型优化技术解决 对偶问题的方法。是sVM训练算法慢及受 到训练样本集规模制约的丰要原因。目前已提出了许多解决方法和改进算法，主要是从如何处理大规模样本集的训练问题、提高训练算法收敛速度等方面改进。以F 分为分解方法、修改优化问题法、增量学习法、几何方法等分别讨论。 1．1分解方法 分解方法是SVM训练一般采用的途 径。块算法．固定工作变量及方法、顺序最小。 固定T作变量集方法思想是在迭代过 程中。当前求解子问题的优化变量数目不变，即参与训练的样本集规模固定。工作样本集大小固定在算法速度可以容忍的限度内，迭代过程选择一种适合的换入换出策略，将剩余样本中的一部分与工作样本集中的样本进行等最交换。0Suna针对SVM训
实验四-支持向量机教学文案
实验四-支持向量机
实验四：支持向量机 班级姓名学号指导老师 一．实验目的 1.了解基有关支持向量机的基本原理 2.能够使用支持向量机的代码解决分类与回归问题 3.了解图像分类的基本原理 二、实验的硬件、软件平台 硬件：计算机 软件：操作系统win10 应用软件：Java 三、实验原理 四、1. LIBSVM 使用方法简介 五、LibSVM是以源代码和可执行文件两种方式给出的。如果是Windows系列操作系统，可以直接使用软件包提供的程序，也可以进行修改编译；如果是Unix类系统，必须自己编译。 六、LIBSVM 在给出源代码的同时还提供了Windows操作系统下的可执行文件，包括：进行支持向量机训练的svmtrain.exe；根据已获得的支持向量机模型对数据集进行预测的svmpredict.exe；以及对训练数据与测试数据进行简单缩放操作的svmscale.exe。它们都可以直接在DOS 环境中使用。如果下载的包中只有C++的源代码，则也可以自己在VC等软件上编译生成可执行文件。七、 八、2. LIBSVM 使用的一般步骤是： 九、1）按照LIBSVM软件包所要求的格式准备数据集； 十、2）对数据进行简单的缩放操作； 十一、3）考虑选用RBF 核函数； 十二、4）采用交叉验证选择最佳参数C与g ； 十三、5）采用最佳参数C与g 对整个训练集进行训练获取支持向量机模型； 十四、6）利用获取的模型进行测试与预测。 十五、 十六、3. LIBSVM使用的数据格式 十七、1）训练数据和检验数据文件格式如下： 十八、
随机森林与支持向量机分类性能比较
随机森林与支持向量机分类性能比较 黄衍，查伟雄 （华东交通大学交通运输与经济研究所，南昌 330013） 摘要：随机森林是一种性能优越的分类器。为了使国内学者更深入地了解其性能，通过将其与已在国内得到广泛应用的支持向量机进行数据实验比较，客观地展示其分类性能。实验选取了20个UCI数据集，从泛化能力、噪声鲁棒性和不平衡分类三个主要方面进行，得到的结论可为研究者选择和使用分类器提供有价值的参考。 关键词：随机森林；支持向量机；分类 中图分类号：O235 文献标识码： A Comparison on Classification Performance between Random Forests and Support Vector Machine HUANG Yan, ZHA Weixiong (Institute of Transportation and Economics, East China Jiaotong University, Nanchang 330013, China)【Abstract】Random Forests is an excellent classifier. In order to make Chinese scholars fully understand its performance, this paper compared it with Support Vector Machine widely used in China by means of data experiments to objectively show its classification performance. The experiments, using 20 UCI data sets, were carried out from three main aspects: generalization, noise robustness and imbalanced data classification. Experimental results can provide references for classifiers’ choice and use. 【Key words】Random Forests; Support Vector Machine; classification 0 引言 分类是数据挖掘领域研究的主要问题之一，分类器作为解决问题的工具一直是研究的热点。常用的分类器有决策树、逻辑回归、贝叶斯、神经网络等，这些分类器都有各自的性能特点。本文研究的随机森林[1]（Random Forests，RF）是由Breiman提出的一种基于CART 决策树的组合分类器。其优越的性能使其在国外的生物、医学、经济、管理等众多领域到了广泛的应用，而国内对其的研究和应用还比较少[2]。为了使国内学者对该方法有一个更深入的了解，本文将其与分类性能优越的支持向量机[3]（Support Vector Machine，SVM）进行数据实验比较，客观地展示其分类性能。本文选取了UCI机器学习数据库[4]的20个数据集作为实验数据，通过大量的数据实验，从泛化能力、噪声鲁棒性和不平衡分类三个主要方面进行比较，为研究者选择和使用分类器提供有价值的参考。 1 分类器介绍 1.1 随机森林 随机森林作为一种组合分类器，其算法由以下三步实现： 1. 采用bootstrap抽样技术从原始数据集中抽取n tree个训练集，每个训练集的大小约为原始数据集的三分之二。 2. 为每一个bootstrap训练集分别建立分类回归树（Classification and Regression Tree，CART），共产生n tree棵决策树构成一片“森林”，这些决策树均不进行剪枝（unpruned）。在作者简介：黄衍（1986-），男，硕士研究生，主要研究方向：数据挖掘与统计分析。 通信联系人：查伟雄，男，博士，教授，主要研究方向：交通运输与经济统计分析。 E-mail: huangyan189@https://www.wendangku.net/doc/8c9351682.html,.