SVM分类器

资 源 简 介

SVM分类器，用于对多维采样点进行分类。可根据类别数修改分类器，我们的模式识别作业。

详 情 说 明

支持向量机（SVM）分类器是一种用于对多维采样点进行分类的机器学习算法。它可以根据不同的类别数进行调整，非常适用于我们的模式识别作业。支持向量机通过寻找一个最优的超平面来将不同类别的样本点分开，从而实现分类的目的。其优点包括能够处理高维数据、具有较强的泛化能力以及对于小样本数据的处理效果较好。在使用支持向量机进行分类时，我们可以根据需求选择不同的核函数，如线性核、多项式核或高斯核等，以提高分类的准确性。总的来说，支持向量机是一种强大且灵活的分类器，可以在多种领域中得到广泛应用。