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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（SVM）、支持向量机回归（SVR）：原理简述及其MATLAB实例一、基础知识1、关于拉格朗日乘子法和KKT条件1）关于拉格朗日乘子法2）关于KKT条件2、范数1）向量的范数2）矩阵的范数3）L0、L1与L2范数、核范数二、SVM概述1、简介2、SVM算法原理1）线性支持向量机2）非线性支持向量机二、SVR：SVM的改进、解决回归拟合问题三、多分类的SVM1. one-against-all2. one-against-one四、QP（二次规划）求解五、SVM的MATLAB实现：Libsvm1、Libsvm工具箱使用说明2、重要函数：3、示例支持向量机（SVM）：原理及其MATLAB实例一、基础知识1、关于拉格朗日乘子法和KKT条件1）关于拉格朗日乘子法首先来了解拉格朗日乘子法，为什么需要拉格朗日乘子法呢？记住，有需要拉格朗日乘子法的地方，必然是一个组合优化问题。
那么带约束的优化问题很好说，就比如说下面这个：这是一个带等式约束的优化问题，有目标值，有约束条件。
那么你可以想想，假设没有约束条件这个问题是怎么求解的呢？是不是直接 f 对各个 x 求导等于 0，解 x 就可以了，可以看到没有约束的话，求导为0，那么各个x均为0吧，这样f=0了，最小。
但是x都为0不满足约束条件呀，那么问题就来了。
有了约束不能直接求导，那么如果把约束去掉不就可以了吗？怎么去掉呢？这才需要拉格朗日方法。
既然是等式约束，那么我们把这个约束乘一个系数加到目标函数中去，这样就相当于既考虑了原目标函数，也考虑了约束条件。
现在这个优化目标函数就没有约束条件了吧，既然如此，求法就简单了，分别对x求导等于0，如下：把它在带到约束条件中去，可以看到，2个变量两个等式，可以求解，最终可以得到,这样再带回去求x就可以了。
那么一个带等式约束的优化问题就通过拉格朗日乘子法完美的解决了。
更高一层的，带有不等式的约束问题怎么办？那么就需要用更一般化的拉格朗日乘子法，即KKT条件，来解决这种问题了。
支持向量机（SVM）是一种用来解决分类和回归问题的强大的机器学习模型。
在实际应用中，选择合适的参数对于SVM模型的性能和准确性至关重要。
本文将讨论支持向量机模型的参数选择技巧，并探讨如何优化模型的性能。
首先，我们来讨论支持向量机模型的两个关键参数：C和gamma。
C是正则化参数，控制了分类器的复杂度。
较小的C值将导致更多的数据点被错误分类，但可以提高模型的泛化能力。
相反，较大的C值将导致更多的数据点被正确分类，但可能导致过拟合。
因此，选择合适的C值是至关重要的。
另一个关键参数是gamma，它影响了核函数的影响范围。
较小的gamma值将导致核函数具有较大的影响范围，从而使得决策边界更加平滑。
相反，较大的gamma值将导致核函数具有较小的影响范围，从而使得决策边界更加复杂。
因此，选择合适的gamma值也是十分重要的。
为了选择合适的参数，我们可以使用交叉验证技术来评估不同参数对于模型性能的影响。
交叉验证将数据集分成训练集和测试集，然后重复多次训练模型并评估性能，以获取更加准确的性能评估。
在不同的C和gamma值下，我们可以通过交叉验证选择能够最大化模型性能的参数。
此外，网格搜索技术也是一种常用的参数选择方法。
网格搜索通过在给定的参数范围内尝试所有可能的组合，并选择具有最佳性能的参数组合。
这种方法虽然计算量较大，但能够在给定的参数空间内找到最优的参数组合。
除了C和gamma参数外，选择合适的核函数也是影响模型性能的重要因素。
支持向量机模型通常使用线性核、多项式核和径向基核函数。
在实际应用中，我们需要根据数据集的特点选择合适的核函数。
例如，对于线性可分的数据集，可以选择线性核函数；对于非线性可分的数据集，可以选择多项式核函数或者径向基核函数。
选择合适的核函数能够显著提高模型的性能。
此外，数据预处理也是提高支持向量机模型性能的关键步骤。
对数据进行标准化、归一化、缩放等预处理操作，可以使得模型更加稳定和准确。
支持向量机模型的超参数调优技巧支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，广泛应用于分类和回归问题。
然而，SVM模型的性能很大程度上依赖于超参数的选择。
本文将介绍一些常用的SVM模型的超参数调优技巧，帮助读者提高模型性能。
首先，我们需要了解SVM模型的超参数。
SVM模型有两个重要的超参数：惩罚参数C和核函数参数gamma。
惩罚参数C控制了误分类样本对模型的影响程度，较大的C值会使模型更加关注误分类样本，可能导致过拟合；较小的C值则会使模型更加关注泛化能力，可能导致欠拟合。
核函数参数gamma控制了模型在训练数据中的拟合程度，较大的gamma值会使模型更加关注局部特征，可能导致过拟合；较小的gamma值则会使模型更加关注全局特征，可能导致欠拟合。
在调优SVM模型的超参数时，我们可以使用交叉验证的方法。
交叉验证将训练数据划分为多个子集，每次使用其中一部分作为验证集，其余部分作为训练集。
通过对不同超参数组合进行交叉验证，选择模型性能最好的超参数组合。
一种常用的调优方法是网格搜索（Grid Search）。
网格搜索通过指定超参数的候选值范围，遍历所有可能的超参数组合，并计算每个组合的交叉验证准确率。
最终选择准确率最高的超参数组合作为最优模型的超参数。
然而，网格搜索方法存在一个问题，即计算量较大。
当超参数的候选值范围较大时，网格搜索需要尝试大量的超参数组合，导致计算时间过长。
为了解决这个问题，我们可以使用随机搜索（Random Search）方法。
随机搜索通过指定超参数的候选值范围和搜索次数，随机选择超参数组合，并计算每个组合的交叉验证准确率。
最终选择准确率最高的超参数组合作为最优模型的超参数。
相比于网格搜索，随机搜索可以在较短的时间内找到较好的超参数组合。
除了网格搜索和随机搜索，还有一些其他的超参数调优技巧。
例如，我们可以使用贝叶斯优化（Bayesian Optimization）方法。
SV参数的使用SV（Support Vector）参数是支持向量机（Support Vector Machine，SVM）模型中的重要参数之一，它对模型的性能和效果具有重要影响。
在实际应用中，合理地选择SV参数可以提高模型的准确性和泛化能力。
本文将对SV参数的用法进行详细介绍，以帮助广大研究者和实践者更好地理解和应用SVM模型。
一、SV参数的作用SV参数是SVM模型中起着重要作用的参数之一，它影响着模型对训练数据的拟合程度和对新数据的预测能力。
具体来说，SV参数主要影响以下方面：1. 控制模型的复杂度SV参数可以通过控制支持向量的数量来调节模型的复杂度。
支持向量是SVM模型中起决定作用的样本点，它们决定了超平面的位置和方向。
当SV参数较大时，模型会选择更多的支持向量，导致模型更复杂；反之，当SV参数较小时，模型会选择较少的支持向量，使模型更简单。
通过调节SV参数，可以灵活地控制模型的复杂度，避免过拟合或欠拟合的问题。
2. 调节模型的间隔SVM模型的优化目标是最大化间隔，即支持向量到超平面的距离。
SV 参数可以影响模型对间隔的选择，进而影响模型对数据的划分和分类效果。
在实际应用中，通过适当地调节SV参数，可以使模型具有更好的泛化能力和分类效果。
二、SV参数的使用方法在实际应用中，如何合理地选择SV参数是SVM模型的关键问题之一。
一般来说，有以下几种常用的SV参数选择方法：1. 网格搜索法网格搜索法是一种简单而直观的SV参数选择方法。
它通过遍历给定的SV参数取值组合，然后使用交叉验证的方式来评估各个组合的性能，最终选择出最优的SV参数组合。
网格搜索法的优点是简单易行，适用于各种类型的数据和问题。
但是，网格搜索法的计算成本较高，特别是在参数取值较多时，会消耗大量的时间和资源。
2. 贝叶斯优化法贝叶斯优化法是一种基于贝叶斯理论的SV参数选择方法。
它通过建立参数搜索过程的概率模型，然后根据模型的预测结果来选择下一步的参数取值，以此类推，最终得到最优的SV参数组合。
svm参数
SVM（支持向量机）参数是指在支持向量机算法中定义的超参数。
支持向量机是一种机器学习算法，用于分类和回归问题。
它通过将数据表示为N维空间中的点，然后找到最佳决策边界来将不同类型的点分开。
SVM参数包括：核函数、惩罚系数、正则化参数和精度等。
其中，核函数是一种对应点之间的映射，它在支持向量机算法中用于通过改变原始特征空间来提高模型性能。
核函数常见的类型有：线性核函数、多项式核函数和高斯核函数等。
核函数可以帮助支持向量机算法针对复杂的决策边界进行训练，从而提高模型的性能。
惩罚系数（C）是一种用于控制SVM算法的参数，用于控制算法的复杂度和正则化。
C参数越大，则SVM算法的复杂度越大。
惩罚系数用于控制SVM算法的方差，即模型的准确度和泛化能力之间的平衡。
正则化参数是一种用于控制SVM算法的参数，用于避免过拟合，从而使模型性能更高。
正则化参数越大，则模型更偏向于保守，从而更少受到过拟合的影响。
精度（epsilon）是SVM算法中的另一个参数，用于控制模型的精度。
精度越大，则模型性能越好，但是会增加训练时间。
总之，SVM参数是支持向量机算法中的一组重要参数，它们可以帮助控制模型的复杂度、正则化和精度，从而提高模型的性能。
svm参数范围支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种在机器学习中常用的分类算法。
在使用SVM进行分类时，需要选择合适的参数。
本文将介绍SVM的参数范围，并解释其对分类结果的影响。
1. 核函数（Kernel Function）：SVM通过核函数将数据从原始空间映射到一个高维特征空间，从而更容易进行分类。
常用的核函数有线性核函数、多项式核函数和高斯核函数等。
线性核函数适用于线性可分的数据，多项式核函数可以处理非线性数据，而高斯核函数可以处理任意类型的数据。
选择合适的核函数是SVM分类的关键之一。
2. 惩罚参数C（Penalty Parameter C）：C控制着分类器对误分类样本的惩罚程度。
C越大，分类器对误分类样本的惩罚越重，容忍度越小，可能导致过拟合；C越小，分类器对误分类样本的惩罚越轻，容忍度越大，可能导致欠拟合。
因此，需要根据实际情况选择合适的C值，以达到较好的分类效果。
3. 松弛变量（Slack Variable）：松弛变量允许在分类边界上存在一定的错误。
通过引入松弛变量，可以处理线性不可分的数据。
松弛变量的数量通过参数ε进行控制，ε越大，容忍度越大，允许更多的误分类样本；ε越小，容忍度越小，要求更少的误分类样本。
选择合适的松弛变量参数ε可以平衡分类精度和容忍度。
4. 核函数参数：对于使用核函数的SVM，还需要选择相应的核函数参数。
例如，多项式核函数需要选择多项式的阶数和常数项，高斯核函数需要选择核函数的带宽。
选择合适的核函数参数可以更好地适应数据的特点，提高分类器的性能。
5. 类别权重参数（Class Weight）：在数据不平衡的情况下，某些类别样本的数量可能远远大于其他类别。
类别权重参数可以用来调整不同类别样本的重要性，从而更好地处理不平衡数据。
选择合适的类别权重参数可以提高对少数类别的分类准确率。
在选择SVM的参数时，可以通过网格搜索（Grid Search）等方法来寻找最优参数组合。
Python中的⽀持向量机SVM的使⽤（附实例代码）除了在Matlab中使⽤PRTools⼯具箱中的svm算法，Python中⼀样可以使⽤⽀持向量机做分类。
因为Python中的sklearn库也集成了SVM算法，本⽂的运⾏环境是Pycharm。
⼀、导⼊sklearn算法包skleran中集成了许多算法，其导⼊包的⽅式如下所⽰，逻辑回归：from sklearn.linear_model import LogisticRegression朴素贝叶斯：from sklearn.naive_bayes import GaussianNBK-近邻：from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier决策树：from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier⽀持向量机：from sklearn import svm⼆、sklearn中svc的使⽤（1）使⽤numpy中的loadtxt读⼊数据⽂件loadtxt()的使⽤⽅法：fname:⽂件路径。
eg：C:/Dataset/iris.txt。
dtype：数据类型。
eg：float、str等。
delimiter：分隔符。
eg：‘，'。
converters：将数据列与转换函数进⾏映射的字典。
eg：{1:fun}，含义是将第2列对应转换函数进⾏转换。
usecols：选取数据的列。
以Iris兰花数据集为例⼦：由于从UCI数据库中下载的Iris原始数据集的样⼦是这样的，前四列为特征列，第五列为类别列，分别有三种类别Iris-setosa，Iris-versicolor， Iris-virginica。
当使⽤numpy中的loadtxt函数导⼊该数据集时，假设数据类型dtype为浮点型，但是很明显第五列的数据类型并不是浮点型。
因此我们要额外做⼀个⼯作，即通过loadtxt()函数中的converters参数将第五列通过转换函数映射成浮点类型的数据。
svm算法中c的范围-回复SVM算法中C的范围SVM（支持向量机）是一种常用的机器学习算法，在许多领域中被广泛应用，如图像分类、文本分类和生物信息学等。
在SVM算法中，超参数C 是一个重要的参数，用于平衡模型的复杂度和训练误差之间的权衡。
C的取值范围是SVM模型性能调优的关键因素之一。
本文将详细介绍SVM算法中C的范围，以及对C进行调参的一些方法和注意事项。
一、SVM算法概述SVM算法是一种监督学习算法，其目标是找到一个最优的超平面，将数据集中的不同类别样本进行最优的分类。
SVM算法的核心思想是找到能够最大化两类样本之间的间隔的超平面，称为最大间隔超平面。
在实际应用中，数据集往往是非线性可分的，因此SVM引入了核函数的概念，将样本映射到高维空间中，从而实现非线性分类。
二、SVM算法中的C参数在SVM算法中，C是一个重要的超参数，用于平衡模型的复杂度和训练误差之间的权衡。
C的取值范围通常是大于等于0的实数，其中C越大，代表模型对误差的容忍度越小，可以使得模型更关注训练数据的分类，但也可能导致模型过拟合；而C越小，代表模型对误差的容忍度越大，更关注寻找最大间隔超平面，但可能会导致模型欠拟合。
三、C的取值范围在SVM算法中，C的取值范围通常是大于等于0的实数。
具体而言，C 可以取0、正无穷大或者在一个较大的范围内进行调整。
当C取0时，表示模型对误分类的样本不敏感，容忍度最大；当C取正无穷大时，表示模型对误分类的样本非常敏感，容忍度最小，模型的复杂度最高。
在实际应用中，通常不会将C的取值范围设定为0或正无穷大，而是通过交叉验证等方法来选择一个合适的取值范围。
一般来说，较小的C值可以帮助模型更好地适应训练数据，但可能会导致欠拟合；较大的C值可以使模型更关注训练数据的分类，但可能会导致过拟合。
因此，选择合适的C 值是优化模型性能的关键。
四、C的调参方法和注意事项当面对实际问题时，我们通常通过交叉验证来选择一个合适的C值。
程序中SVM 的参数：
TestSVM_Parameter.svm_type=C_SVC;
TestSVM_Parameter.kernel_type= RBF;
TestSVM_Parameter.degree=3.0;
TestSVM_Parameter.coef0=1;
TestSVM_Parameter.gamma=1;
TestSVM_Parameter.cache_size=40;
TestSVM_Parameter.eps=0.01;
TestSVM_Parameter.C=1.0;
TestSVM_Parameter.shrinking=1;
TestSVM_Parameter.nr_weight=0;
TestSVM_Parameter.weight=NULL;
TestSVM_Parameter.weight_label=NULL;
SVM 参数含义：
int svm_type ：SVM 问题类型：
0： C_SVC: 多类别识别问题，求解问题 ,,min b w ξ 1
12l t i i C ξ=+∑w w 1： NU_SVC ：多类别识别问题，求解问题 ,,,min b ρw ξ 1
112l
t i i l νρξ=-+∑w w 2： ONE_CLASS ：两类别识别问题，求解问题 ,,,min b ρw ξ 1
112l
t i i l ρξν=-+∑w w
3： EPSILON_SVR ：回归分析，求解问题 *,,,min b w ξξ *1112l l t i i i i C C ξξ==++∑∑w w
4： NU_SVR ：回归分析，求解问题 *,,,,min b εw ξξ ()*112l t i i i C νεξξ=⎛⎫+++ ⎪⎝⎭∑w w int kernel_type ：核函数类型：
0： LINEAR ，线性，(),t K =x y x y
1： POL Y ，多项式，()(),d t K C γ=+x y x y
2： RBF ，径向基函数，()()2,exp K γ=--x y x y
3： SIGMOID ，Sigmoid 函数，()(
),tanh t K C γ=+x y x y
double degree ：多项式核函数参数
double gamma ：多项式、径向基函数和Sigmoid 函数的参数 double coef0：多项式和Sigmoid 函数的参数
double cache_size：缓存大小（MB）（标准值40）；
double eps：算法终止条件，类似于收敛精度，越小精度越高（标准值0.001）；
double C：C_SVC，EPSILON_SVR中的对于误分类样本的惩罚性因子C，越大
惩罚性越强，相当于对数据的信心越大，数据噪声比较小，（可设为1
或1000）；
double nu：NU_SVC，ONE_CLASS和NU_SVR中的ν，对误分类样本的另一
种解决方案，ν是支持向量占总样本比例的下界，和样本处在分类界
面两侧一个小邻域内数目占总样本数比例的上界（邻域大小或称管道
半径ρ为隐含参数）。
（标准值0.5）；
double p：EPSILON_SVR中的ε，回归误差的上限，误差小于此值不惩罚，大
于此值惩罚，实际上相当于期望的回归精度（标准值0.1）；
int shrinking：是否使用shrinking策略，0—不使用，1—使用（标准值1）；
int nr_weight：C_SVC中需使用不同惩罚性因子的类别数；（一般可不用，设为0，每个类别的惩罚因子均为C）
int *weight_label：需使用特殊惩罚性因子的类别标号，weight_label[nr_weight]；
double *weight：各类别惩罚性因子的系数，第i个类别的惩罚因子为weight(i)*C，
没有可设为NULL，weight[nr_weight]；。
