浅谈支持向量机
什么是分类分析？
让我们思考一个例子。假设某总体50%是男性，50% 是女性。你想要通过一个样本（集）获取一些规则，以确定总体其余部分成员的性别。使用支持向量机，相当于建立一个判断某人是男是女的机器。这是个典型的分类问题。我们试图通过一些规则，把总体分为两个可能的部分。出于简便考虑，这里假设两个用来区分的要素为：身高、头发长度。样本集的散点图如下：
图中的蓝色圆点代表女性，绿色方块代表男性。从图中可以推测：
1.总体中的男性平均身高更高
2.总体中的女性头发更长
如果某人身高180cm，头发4cm长，我们更可能将其判定为男性。这就是做分类分析的方式。
支持向量是什么？支持向量机（SVM）是什么？
支持向量就是单条记录的坐标。比如(45,150) 是对应一名女性的支持向量。支持向量机是能够区分男性和女性的最佳边界。在本例中，两个类别相隔清晰，所以更容易找到支持向量机。
如何确定当前案例的支持向量机？
当前的案例有很多可能的边界。下面是三种可能情况：
我们要如何确定哪条是最佳的边界？
要解释支持向量机目标函数(objective function)最简单的方法，是寻找与边界最近的支持向量（属于任何类别均可）的距离（如，橙色边界离蓝色圆圈近。此边界离最近的那个蓝色圆圈有2个单位距离）。当知道全部边界对应的距离之后，选择（与最近支持向量）距离最大的那条边界。上面的三条边界中，黑色边界离最近支持向量的距离最大（15个单位）。
如果找不到清晰的边界怎么办？
上面的例子中找出支持向量机还相对容易。若所面对的分布如下图该怎么办：
在这样的案例中，我们无法像之前那样找到一条清晰的直线边界。在这样的案例中，需要把向量都映射到一个更高维的平面，以便区分。在我们日后构建支持向量机的时候，会进一步阐述这样的例子。目前，你只需要知道上面提到的变换方式，会产生下面这种类型的支持向量机：
原来的每个绿色方块，现在都以一定的转换比例进行了映射。转换过后可以清晰区分类别。为了进行这种变换，有许多算法被提出，其中一些算法会在后续的文章中提到。
结语
支持向量机是非常强大的分类算法。当与随机森林及其他机器学习工具协作时，它能为集成模型提供非常不同的维度。因此，在需要较高预测力的案例中，支持向量机非常重要。由于构建复杂，支持向量机有关算法相对难以可视化。你会发现支持向量机对于解决Kaggle竞赛的题目很有帮助。
原作者：Tavish Srivastava
翻译：王鹏宇
原文链接：
http://www.analyticsvidhya.com/blog/2014/10/support-vector-machine-simplified/
正文到此结束
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