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文檔簡介

數據挖掘技術與應用1間隔與支持向量2對偶問題3核函數4軟間隔與正則化目錄無法用一個超平面（線）對不同樣本進行劃分思考：如何解決此類樣本分類問題？方法：將樣本映射至高維空間核函數線性不可分（非凸數據集）問題“異或”問題數學定理：如果原始樣本空間是有限維，即屬性數有限，那么一定存在一個高維特征空間使樣本線性可分核函數線性不可分（非凸數據集）問題則對應劃分超平面變?yōu)楸硎緸橄鄳С窒蛄繛榱?/p>

表示將

映射到高維空間后的向量高維空間中的對偶問題為核函數從低維到高維映射即用高維空間中的映射函數

替代原始向量問題：高維空間中映射函數的通常很復雜，如何計算

？從低維到高維映射核函數為了解決高維計算困難，構造函數：即

與

在特征空間中的映射函數的內積等于它們在原始空間中通過函數

計算的結果。則對偶函數改寫為:從低維到高維映射核函數對改寫后的對偶函數求解后可得到式中的

就是核函數

課后拓

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