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envi svm 参数摘要：1.简介2.支持向量机（SVM）基本原理3.环境变量（ENVI）与支持向量机（SVM）结合应用4.ENVI 中SVM 参数设置5.参数调整与优化6.总结正文：支持向量机（SVM）是一种广泛应用于分类和回归的非线性监督学习算法。
近年来，随着遥感技术的发展，支持向量机在遥感图像分类领域得到了广泛应用。
ENVI 是一款专业的遥感图像处理软件，提供了丰富的遥感图像分析工具，其中包括支持向量机分类器。
本文将详细介绍ENVI 中支持向量机的参数设置及其对分类结果的影响。
支持向量机（SVM）的基本原理是通过划分超平面，使得不同类别的数据点到超平面的距离最大。
在这个过程中，我们需要确定超平面的方向和位置，同时找到一个最大间隔超平面。
支持向量机算法中，超平面的一般形式为：w * x + b = 0，其中w 表示法向量，x 为样本数据，b 为截距。
环境变量（ENVI）与支持向量机（SVM）结合应用，可以充分利用遥感图像数据的特征信息，提高分类精度和可靠性。
在ENVI 中，支持向量机分类器可以通过以下步骤实现：1.选择数据集：加载遥感图像数据，并将其分为训练样本和测试样本。
2.定义输入变量：根据实际需求，选择与分类任务相关的波段或特征。
3.设置分类参数：在ENVI 中，支持向量机参数包括核函数、松弛参数（C）、惩罚参数（gamma）等。
4.训练分类器：利用训练样本数据，训练支持向量机分类器。
5.分类结果评估：使用测试样本数据，评估分类器性能。
在ENVI 中，支持向量机参数设置对分类结果具有重要影响。
以下是一些常用参数的设置方法：1.核函数：选择适合分类任务的核函数，如线性核（Linear）、多项式核（Polynomial）、径向基函数核（Radial basis function, RBF）等。
2.松弛参数（C）：控制分类器对训练样本的容错程度，较小的C 值会导致更严格的分类边界，可能错过一些样本；较大的C 值会允许更多的错误分类，以换取更宽的分类边界。
支持向量机原理与应用支持向量机是一种广泛应用于分类和回归问题的机器学习算法，其基本思想是通过寻找最优超平面将数据分成两类。
在这篇文章中，我们将深入探讨支持向量机的原理和应用。
一、支持向量机的原理支持向量机通过最大化间隔超平面来分类数据。
间隔是定义为支持向量（也就是最靠近分类边界的数据点）之间的距离。
因此，我们的目标是找到一个最优的超平面使得此间隔最大。
在二维空间中，最大间隔超平面是一条直线。
在高维空间中，最大间隔超平面是一个超平面。
这个超平面定义为：w\cdot x-b=0其中，w是一个向量，x是样本空间中的向量，b是偏差。
支持向量机的目标是找到一个可以将训练样本分成两个类别的最大间隔超平面，并且使得间隔为M（M是最大间隔）。
二、支持向量机的应用支持向量机是一种广泛应用于分类和回归问题的机器学习算法。
这里我们将讨论支持向量机在分类问题中的应用。
1. 图像分类支持向量机在图像分类中的应用非常广泛。
通过将图像转换为特征向量，可以用支持向量机实现图像分类。
支持向量机特别适用于图像分类，因为它可以处理高维特征空间。
2. 自然语言处理支持向量机可以通过文本分类实现在自然语言处理中的应用。
支持向量机可以学习在给定文本语料库中的所有文档的特定类别的模式（如“金融”或“体育”）。
3. 生物信息学支持向量机在生物信息学中的应用非常广泛。
生物信息学家可以使用支持向量机分类DNA，RNA和蛋白质序列。
4. 金融支持向量机在金融中的应用也很广泛。
通过识别是否存在欺诈行为，可以使用支持向量机实现信用评估。
三、总结在这篇文章中，我们深入探讨了支持向量机的原理和应用。
通过理解支持向量机的原理，我们可以更好地了解如何使用它解决分类问题。
在应用方面，支持向量机广泛应用于各种领域，包括图像分类、自然语言处理、生物信息学和金融等。
因此，支持向量机是一种非常有用的机器学习算法，对于了解它的原理和应用非常重要。
支持向量机支持向量机，英文名为support vector machine，一般简称SVM，通俗来讲，它是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划（convex quadratic programming）问题的求解,支持向量机的学习算法是求解凸二次规划的最优化算法。
其方法包含构建由简到繁的模型：线性可分支持向量机、线性支持向量机和非线性支持向量机。
线性可分支持向量机假定一特征空间上的训练数据集T={(x1,y1),(x2,y2),⋯,(x N,y N)}，其中x i∈χ= R n,y i∈Y={+1,−1}，i=1,2,⋯,N，x i为第i个特征向量，也就是实例，y i为x i的类标记，当y i=+1时，称x i为正例；当y i=−1时，称x i为负例，(x i,y i)称为样本点。
再假设训练数据集是线性可分的，即存在某个超平面能够将正例和负例完全正确的分开，不妨设分离超平面方程为w∙x+b=0，法向量为w、截距为b。
一般地，当训练数据集线性可分时，存在无穷多个分离超平面可将两类数据正确分开，线性可分支持向量机利用间隔最大化求最优分离超平面，这是解是唯一的。
若最优分离超平面为w∗∙x+b∗=0,则分类决策函数为f(x)=sign(w∗∙x+b∗)。
在上图中，有A、B、C三个点，表示三个实例，设“。
”表示正类，“×”表示负类，则这三个点全在正类。
A距分类超平面较远，若预测该点为正类就比较确信预测是正确的；C距分类超平面较近，若预测该点为负类就不那么确信；B介于AC两者之间，预测为正类的确信度也在A与C之间。
故一般来说，点距离分离超平面的远近可以表示分类预测的确信程度。
在超平面w ∙x +b =0确定的情况下，|w ∙x +b |能够相对地表示点x 到超平面的远近，而w ∙x +b 的符号与类标记y 的符号是否一致可表示分类是否正确，所以y (w ∙x +b )可以来表示分类的真确性及确信度，我们称之为函数间隔。
3．支持向量机（回归）3.1.1 支持向量机支持向量机（SVM ）是美国Vapnik 教授于1990年代提出的，2000年代后成为了很受欢迎的机器学习方法。
它将输入样本集合变换到高维空间使得其分离性状况得到改善。
它的结构酷似三层感知器，是构造分类规则的通用方法。
SVM 方法的贡献在于，它使得人们可以在非常高维的空间中构造出好的分类规则，为分类算法提供了统一的理论框架。
作为副产品，SVM 从理论上解释了多层感知器的隐蔽层数目和隐节点数目的作用，因此，将神经网络的学习算法纳入了核技巧范畴。
所谓核技巧，就是找一个核函数使其满足，代(,)K x y (,)((),())K x y x y φφ=替在特征空间中内积的计算。
因为对于非线性分类，一般是先找一(),())x y φφ（个非线性映射将输入数据映射到高维特征空间，使之分离性状况得到很大改φ观，此时在该特征空间中进行分类，然后再返会原空间，就得到了原输入空间的非线性分类。
由于内积运算量相当大，核技巧就是为了降低计算量而生的。
特别， 对特征空间为Hilbert 空间的情形，设是定义在输入空H (,)K x y 间上的二元函数，设中的规范正交基为。
如果n R H 12(),(),...,(),...n x x x φφφ，221(,)((),()),{}k k k k k K x y a x y a l φφ∞==∈∑那么取即为所求的非线性嵌入映射。
由于核函数的定义1()()k k k x a x φφ∞==∑(,)K x y 域是原来的输入空间，而不是高维的特征空间。
因此，巧妙地避开了计算高维内积所需付出的计算代价。
实际计算中，我们只要选定一个，(),())x y φφ（(,)K x y并不去重构嵌入映射。
所以寻找核函数（对称且非负）1()()k k k x a x φφ∞==∑(,)K x y 就是主要任务了。
满足以上条件的核函数很多，例如●可以取为d-阶多项式：，其中为固定元素。
支持向量机原理支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。
支持向量机的学习策略是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划问题。
SVM是一种分类算法，它的基本原理是找到一个超平面，将不同类别的数据分隔开来，使得两个类别的数据点到超平面的距离最大化。
支持向量机的原理主要包括间隔、支持向量、对偶问题和核函数等几个方面。
首先，我们来看支持向量机的间隔。
在支持向量机中，间隔是指两个异类样本最近的距离，而支持向量机的目标就是要找到一个超平面，使得所有样本点到这个超平面的距离最大化。
这个距离就是间隔，而支持向量机的学习策略就是要最大化这个间隔。
其次，支持向量机的支持向量。
支持向量是指离超平面最近的那些点，它们对超平面的位置有影响。
支持向量决定了最终的超平面的位置，而其他的点对超平面的位置没有影响。
因此，支持向量是支持向量机模型的关键。
然后，我们来看支持向量机的对偶问题。
支持向量机的原始问题是一个凸二次规划问题，可以通过求解对偶问题来得到最终的分类超平面。
通过对偶问题，我们可以得到支持向量的系数，从而得到最终的分类超平面。
最后，我们来看支持向量机的核函数。
在实际应用中，很多时候样本不是线性可分的，这时就需要用到核函数。
核函数可以将原始特征空间映射到一个更高维的特征空间，使得样本在这个高维特征空间中线性可分。
常用的核函数有线性核、多项式核和高斯核等。
综上所述，支持向量机是一种非常强大的分类算法，它通过最大化间隔来得到最优的分类超平面，支持向量决定了最终的超平面的位置，对偶问题可以通过求解对偶问题来得到最终的分类超平面，而核函数可以处理非线性可分的情况。
支持向量机在实际应用中有着广泛的应用，是一种非常重要的机器学习算法。
希望本文对支持向量机的原理有所帮助，让读者对支持向量机有更深入的理解。
支持向量机作为一种经典的机器学习算法，有着重要的理论意义和实际应用价值。
支持向量机与神经网络的比较与优劣分析在机器学习领域，支持向量机（Support Vector Machine，SVM）和神经网络（Neural Network）是两种常见且广泛应用的算法。
它们都有着自己独特的特点和优势，但也存在一些局限性。
本文将对这两种算法进行比较与优劣分析。
一、支持向量机支持向量机是一种监督学习算法，主要用于分类和回归问题。
其核心思想是找到一个最优的超平面，将不同类别的样本分开。
SVM通过构建一个决策边界，使得不同类别的样本与该边界的距离最大化，从而实现分类。
SVM的优势在于：1. 可以处理高维数据集：SVM通过将数据映射到高维空间，将非线性问题转化为线性问题，从而提高了分类的准确性。
2. 泛化能力强：SVM通过最大化边界来选择最优的超平面，使得对未知数据的分类效果更好，具有较强的泛化能力。
3. 可以处理小样本问题：SVM的决策边界只与支持向量相关，而不依赖于整个数据集，因此对于小样本问题，SVM表现出较好的性能。
然而，SVM也存在一些不足之处：1. 计算复杂度高：SVM的训练时间复杂度为O(n^2)，当数据量较大时，计算时间会显著增加。
2. 对参数和核函数选择敏感：SVM的性能很大程度上取决于参数和核函数的选择，需要进行大量的调参工作。
3. 不适用于大规模数据集：由于计算复杂度高，SVM在处理大规模数据集时效率较低。
二、神经网络神经网络是一种模仿生物神经系统的计算模型，由多个神经元（节点）组成的网络。
神经网络通过学习输入数据的特征和模式，进行分类和预测。
神经网络的优势在于：1. 可以处理非线性问题：神经网络通过多层隐藏层的组合，可以学习到复杂的非线性关系，适用于处理非线性问题。
2. 自适应性强：神经网络可以通过反向传播算法不断调整权重和偏置，从而提高模型的准确性和泛化能力。
3. 并行计算能力强：神经网络的计算过程可以并行处理，适用于大规模并行计算的场景。
然而，神经网络也存在一些不足之处：1. 容易过拟合：神经网络的参数较多，模型复杂度较高，容易在训练集上过拟合，对未知数据的泛化能力较差。
支持向量机的概念
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的
机器学习算法，用于分类和回归问题。
它的核心思想是将样本映射到高维空间中，并在该空间中找到一个最优的超平面，以将不同类别的样本最大程度地分开。
具体来说，SVM在高维空间中寻找一个超平面，使得该超平
面与离它最近的各类样本的距离最大。
这些离超平面最近的样本点被称为支持向量，因为它们对于确定超平面起到了关键的作用。
通过这种方式，SVM能够有效地处理高维数据，并在
复杂的数据集中实现较好的分类效果。
SVM的基本原理可以理解为将原始的样本数据点映射到一个
高维特征空间，并通过最大化样本点与超平面之间的间隔来找到最优的超平面。
间隔表示了样本点与决策边界的距离，支持向量机的目标是找到使间隔最大化的超平面。
SVM的优点包括可以处理高维数据、对于样本点的位置不敏感、具有较好的泛化性能等。
它在分类问题上的应用非常广泛，并且在文本分类、图像识别、生物信息学等领域取得了很好的效果。
然而，SVM也存在一些缺点，例如对大规模数据集的
处理效率较低、需要选择合适的核函数等。
支持向量机的概念可以通过上述的描述理解，它是一种用于分类和回归问题的机器学习算法，通过在高维空间中寻找最优的超平面来实现分类任务。
第1 2章12.1 案例背景12.1.1 SVM概述支持向量机(Support Vector Machine，SVM)由Vapnik首先提出，像多层感知器网络和径向基函数网络一样，支持向量机可用于模式分类和非线性回归。
支持向量机的主要思想是建立一个分类超平面作为决策曲面，使得正例和反例之间的隔离边缘被最大化；支持向量机的理论基础是统计学习理论，更精确地说，支持向量机是结构风险最小化的近似实现。
这个原理基于这样的事实：学习机器在测试数据上的误差率（即泛化误差率）以训练误差率和一个依赖于VC维数(Vapnik - Chervonenkis dimension)的项的和为界，在可分模式情况下，支持向量机对于前一项的值为零，并且使第二项最小化。
因此，尽管它不利用问题的领域内部问题，但在模式分类问题上支持向量机能提供好的泛化性能，这个属性是支持向量机特有的。
支持向量机具有以下的优点：①通用性：能够在很广的各种函数集中构造函数；②鲁棒性：不需要微调；③有效性：在解决实际问题中总是属于最好的方法之一；④计算简单：方法的实现只需要利用简单的优化技术；⑤理论上完善：基于VC推广性理论的框架。
在“支持向量”x(i)和输入空间抽取的向量x之间的内积核这一概念是构造支持向量机学习算法的关键。
支持向量机是由算法从训练数据中抽取的小的子集构成。
支持向量机的体系结构如图12 -1所示。
图12-1 支持向量机的体系结构其中K为核函数，其种类主要有：线性核函数：K(x,x i)=x T x i;多项式核函数：K(x,x i)=(γx T x i+r)p,γ>0;径向基核函数：K(x,x i )=exp(-γ∥x −x i ∥2), γ>0;两层感知器核函数：K(x,x i )=tanh(γx T x i+r )。
1．二分类支持向量机C - SVC 模型是比较常见的二分类支持向量机模型，其具体形式如下：1)设已知训练集：T ={(x 1,y 1),…,(x i ,y i )}∈(X ×Y )ι其中，x i ∈X =R n ,y i ∈Y ={1,-1}( i =1,2,…,ι);x i 为特征向量。
支持向量机与逻辑回归的比较在机器学习领域中，支持向量机（Support Vector Machine，SVM）和逻辑回归（Logistic Regression）是两种常用的分类算法。
它们各自具有独特的优势和适用范围，本文将对它们进行比较和分析。
一、原理与应用领域1. 支持向量机支持向量机是一种二分类模型，其基本思想是将样本空间通过超平面划分为两个子空间，使得不同类别的样本尽可能地分开。
在寻找最优超平面时，SVM主要关注支持向量，即距离超平面最近的样本点。
SVM通过使用核函数将样本映射到高维空间，从而能够处理非线性分类问题。
SVM在许多领域都有广泛的应用，如图像识别、文本分类、生物信息学等。
其在处理高维数据和小样本数据时表现出色，具有较强的泛化能力。
2. 逻辑回归逻辑回归是一种广义线性模型，主要用于解决二分类问题。
其基本思想是通过对输入特征进行线性组合，并通过一个逻辑函数（如sigmoid函数）将线性组合的结果映射到0-1之间的概率值，从而进行分类。
逻辑回归在实际应用中非常广泛，如医学疾病预测、金融风险评估等。
它具有简单易懂、计算效率高等优点，适用于处理大规模数据。
二、性能比较1. 模型复杂度逻辑回归是一种线性模型，其模型复杂度较低。
它的训练速度快，适用于处理大规模数据集。
而SVM则是一种非线性模型，其模型复杂度较高。
由于需要计算支持向量，SVM的训练速度相对较慢。
2. 数据要求逻辑回归对数据没有特殊要求，可以处理连续型数据和离散型数据。
而SVM对数据的要求较高，需要进行特征工程，将数据映射到高维空间。
此外，SVM对数据的分布和标签的平衡性也有一定要求。
3. 鲁棒性逻辑回归对异常值较为敏感，异常值的存在可能会影响模型的性能。
而SVM对异常值的鲁棒性较好，由于其关注支持向量，因此对于异常值的影响相对较小。
4. 泛化能力SVM在处理小样本数据时表现出较好的泛化能力，能够有效避免过拟合问题。
而逻辑回归在处理大规模数据时表现较好，但对于小样本数据容易出现欠拟合问题。
支持向量名词解释
支持向量是支持向量机（Support Vector Machine，SVM）算法中的关键概念之一。
支持向量机是一种用于分类和回归分析的监督学习算法。
在SVM中，支持向量是训练数据中最靠近决策边界（或称为超平面）的样本点。
这个超平面将不同类别的数据分开，使得同一类别的数据点在超平面的同一侧。
支持向量机的目标是找到一个最优的超平面，使得支持向量到超平面的距离最大化。
具体来说，支持向量有以下特点：
1.距离超平面最近：支持向量是那些离超平面最近的数据点。
这是因为超平面的位置是由这些支持向量决定的。
2.决定超平面位置：支持向量决定了超平面的位置和方向。
改变支持向量的位置可能会影响超平面的位置。
3.对决策边界起关键作用：在SVM中，决策边界由支持向量确定。
它们决定了分类器的性能和边界的位置。
4.带有类别信息：支持向量不仅是最靠近超平面的点，而且它们还是训练数据中的关键点，决定了不同类别之间的分隔。
支持向量机通过优化问题找到一个最佳的超平面，使得支持向量到超平面的间隔最大化。
这种最大间隔的超平面更有可能对未知数据进行准确的分类。
总体而言，支持向量是支持向量机算法中的重要元素，它们在定义决策边界和优化分类器性能方面发挥着关键作用。
支持向量机基本原理支持向量机基本原理支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种基于统计学习理论的分类器，广泛应用于模式识别、图像处理、生物信息学等领域。
SVM在处理高维数据和小样本问题时表现出色，具有较强的泛化能力和鲁棒性。
一、线性可分支持向量机1.1 概念定义给定一个训练数据集$D=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_N,y_N)\}$，其中$x_i\in R^n$为输入样本，$y_i\in\{-1,1\}$为输出标记。
线性可分支持向量机的目标是找到一个超平面将不同类别的样本分开，并使得该超平面到最近的样本点距离最大。
设超平面为$x^Tw+b=0$，其中$w\in R^n$为法向量，$b\in R$为截距，则样本点$x_i$到超平面的距离为：$$r_i=\frac{|x_i^Tw+b|}{||w||}$$对于任意一个超平面，其分类效果可以用间隔来度量。
间隔指的是两个异类样本点到超平面之间的距离。
因此，最大化间隔可以转化为以下优化问题：$$\max_{w,b}\quad \frac{2}{||w||}\\s.t.\quad y_i(x_i^Tw+b)\geq1,\quad i=1,2,...,N$$其中，$y_i(x_i^Tw+b)-1$为样本点$x_i$到超平面的函数间隔。
因为函数间隔不唯一，因此我们需要将其转化为几何间隔。
1.2 函数间隔与几何间隔对于一个给定的超平面，其函数间隔定义为：$$\hat{\gamma}_i=y_i(x_i^Tw+b)$$而几何间隔定义为：$$\gamma_i=\frac{\hat{\gamma}_i}{||w||}$$可以证明，对于任意一个样本点$x_i$，其几何间隔$\gamma_i$都是该点到超平面的最短距离。
因此，我们可以将最大化几何间隔转化为以下优化问题：$$\max_{w,b}\quad \frac{2}{||w||}\\s.t.\quad y_i(x_i^Tw+b)\geq\gamma,\quad i=1,2,...,N$$其中$\gamma$是任意正数。
