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2.1 算法原理

《大数据分析:数据挖掘必备算法示例详解》第2章SVM 算法,本书详细介绍了大数据分析,尤其是数据分类相关算法的原理及实现 细节,并给出了每个算法的编程实例。本节为大家介绍算法原理。

作者:张重生来源:机械工业出版社|2017-12-13 17:32

第2章 SVM 算法

2.1 算法原理

Vapnik早在 20世纪 60年代就提出了 SVM算法[1,2]的原理,但是直到 199?#30149;保梗梗?#24180;他移民美国之后这篇论文才公开在全世界范围内投稿 /发表。该论文在 199?#30340;?#20043;前曾经一度被机器学习领域的著名期刊拒绝录用。后来,Vapnik等增加了手写识别的应用,***,该论文直到 199?#30340;?#25165;被著名期刊 《MachineLearning》接收并正式发表。

下面给出 SVM算法原理的推导。在图 2-1中,令 f(x,y)=y-wx-b=0。该直线上方的数据点为健康人士,下方的数据点为糖尿病患者。将 f(x,y)向上、向下各平移一个单位,分别得到两条新直线 g(x,y)和 h(x,y),则这两条直线的方程分别为:

g(x,y)=f(x,y)+1=y-wx-b-1=0

h(x,y)=f(x,y)-1=y-wx-b+1=0

即,g(x,y)表示的是 f(x,y)=1;h(x,y)表示的是 f(x,y)=-1。而且,g(x,y)上方的数据
点均满足 f(x,y)>=1;h(x,y)下方的数据点均满足 f(x,y)<=-1。

g(x,y)与 h(x,y)两条直线之间的垂?#26412;?#31163;为:

SVM的目标是将上述两条直线之间的距离dis最宽(***化)。而将dis***化,等价地,就是将1+w22 最小化。同时,需要满足如下限制条件:直线g(x,y)上方的数据点均满足f(x,y)>=1;直线h(x,y)下方的数据点均满足f(x,y)<=-1。

然后,引入拉格朗日函数?#25237;?#20598;变量βi解决上述***化问题。并代入各个数据点的坐标,求解各βi变量。进而求解数据分类的***直线方程。

将上述每个数据点都增加一个维度1,得到6个点:

p是一个三行一列的向量(列向量)。p向量的这三个值分别表示直线ax+cy+b=0的三个系数a,c,b。根据系数a,c,b,可以求解直线方程ax+cy+b=0,该直线即为对应数据进行分类的***直线方程。

当数据是线性不可分的情形时,如图2-3所示:

此时,需要对数据进行映射,在图2-3的例子中,可以将?#19981;?#19978;的数据点(其坐标满足x2+y2=4) 进行映射:

映射后的数据点,满足线性可分。此时,就可使用上面的技术,求解数据分类的***直线方程。

这里,就引入了SVM的核函数,科学家们设计了多种SVM核函数,如高斯核。这些核函数将数据点进行映射,将原始数据点映射为线性可分的数据点。


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