支持向量机分类方法的优缺点

~ SVM的优点：

1）解决了小样本情况下的机器学习。

2）由于使用核函数方法克服了维数灾难和非线性可分的问题，所以向高维空间映射时没有增加计算的复杂度。（由于支持向量机算法的最终决策函数只由少数的支持向量所确定，所以计算的复杂性取决于支持向量的数目，而不是整个样本空间的维数）。

SVM的缺点：

1）支持向量机算法对大规模训练样本难以实施，这是因为支持向量算法借助二次规划求解支持向量，这其中会设计m阶矩阵的计算，所以矩阵阶数很大时将耗费大量的机器内存和运算时间。

2）经典的SVM只给出二分类的算法，而在数据挖掘中，一般要解决多分类的分类问题，而支持向量机对于多分类问题解决效果并不理想。

3）现在常用的SVM理论都是使用固定惩罚系数C，但是正负样本的两种错误造成的损失是不一样的。

支持向量机

答：支持向量机可以用于分类、回归与异常点检测，它有以下优势：1、对高维数据集十分有效。2、当p>n时，依然有效。3、高效利用内存。4、不同的核函数与决策函数一一对应。缺点如下：1、当p>>n时，需要合理选用核函数以避免过...

多类支持向量分类

答：它的优点在于，对训练结果的推广性进行了分析。另外，它的测试速度比一般的方案要快。（3）支持向量机决策树 它通常和二叉树结合起来构成多类别的识别器。这种方法的缺点是如果在某个节点上发生了分类错误，将会把错误延续下...

什么是支持向量机(SVM)以及它的用途?

答：SVM - support vector machine, 俗称支持向量机，为一种supervised learning算法，属于classification的范畴。在数据挖掘的应用中，与unsupervised的Clustering相对应和区别。广泛应用于机器学习(Machine Learning), 计算机视觉(Computer...

分类II-神经网络和支持向量机

答：支持向量机可以做到全局最优，而神经网络容易陷入多重局部最优。libsvm和SVMLite都是非常流行的支持向量机工具，e1071包提供了libsvm的实现，klap包提供了对后者的实现。 SVM优势在于利用了面向工程问题的核函数，能够提供...

支持向量机多类分类方法及特点

答：最后，在二叉树各决策节点训练支持向量机分类器，实现对待识别样本的分类。树型支持向量机多类分类方法的主要优点是需要训练的支持向量机数目和各支持向量机的训练样本数目都较少，并且分类时也不必遍历所有的支持向量机分类器，...

数据挖掘-支持向量机

答：支持向量机(support vector machine,SVM)是一种出色的分类技术,也可以用于回归分析(SVR)。这种技术可以很好的应用于高维数据,避免维度灾难等问题。 SVM有一个特点就是使用训练集中的一个子集来表示决策边界,该子集称作 支持向量。 SVM的...

什么是支持向量机?

答：但这些网络仅仅能够解决问题，并不能保证得到的分类器是最优的；而基于统计学习理论的支持向量机方法能够从理论上实现对不同类别间的最优分类，通过寻找最坏的向量，即支持向量，达到最好的泛化能力。SVM总的来说可以分为...

常见ai模型和优缺点常见ai模型和优缺点分析

答：Vector Machine)、决策树(Decision Tree)等。它们各有优缺点：神经网络精度高，但处理时间和内存需求较大;支持向量机只能处理一些简单的数据格式，但处理速度很快;决策树有较好的可解释性，但对不断变化的数据反应比较慢。

详解五大分类方法及其优缺点,数据挖掘师必会!

答：5. 支持向量机（SVM）SVM以结构风险最小化为目标，构建最优分类边界。它在非线性和高维空间表现出色，但可能对噪声敏感，选择合适的核函数和参数至关重要。选择之道在实际应用中，决策树适合解释性强的场景，而SVM则在追求...

本章小结

答：研究发现MNF ＿SVM和SVM分类方法的分类图像精度要高于MNF＿SAM分类方法。这显示了支持向量机分类在高光谱影像中具有良好的分类效果，通过结合最小噪声分离技术来进行支持向量机的分类，效果显示分类精度还会进一步提高。造成这种...