基于混合核函数的SVM和其应用

基于核函数SVM的穿戴式姿态识别系统

— — —＿时 — 工 —｝ｌ —＿ —实 — ］
类型的特征向量Ｉ米集０
组成ＳＭＶ测试样本
Ｃ类输入样本，可由一对余方法训练出ＣＳＭ分类器，再个Ｖ由式（）１得到样本关于每个分类器的概率：
Ｐ＝（＝ｌ＝／＋ ” ）１，，ＰＪ）１１ｅ＝，… ｃＹｘ（２
ａｏｔｍｓＥｐｒｎｈｃｓｓｂｅｔｄｔｖｅｔｒｓｏｓｔａｕｉｇｋｒｅ—ａｅＶＭａｉｅｔｅｂｓｐｒｏｍａｃ，ｎｅｄｓｎｄｌｒｈ．ｘｅｉｔｗｉｈｉｕｊｃｆｅｔｓｓｈｗｈｔｓｅｎｌｓｄＳｇｉｍｅｅｏｉｅｎｂｃｎｇｖｈｅｔｅｒｎｅａｄｔｅｉｅｆｈｇ
第３卷第１期６Ｏ
１ｉ１．ｏ３６
・
计
算
机
工
程
２１００年５月
Ｍａ０１ｙ２０
ＮｏＯ．
ＣｏｐｕｔｒＥｎｇｎｅｒｎｇｍｅｉｅｉ
人工智能及识别技术・
文章编号；ｏｏ３８０）＿２ — ３文献标识码：１０＿４（１１．１２２０ｏ８Ａ
ｓｓｅｃｒｍａｅａｇｏｃｇｉｏａｅｗｈｎｃａｓｆｉｇｅｅｙａｏｔｅｗｈｃａｏｓｄｒｂｌａｕｎｔｅｒｍｏｅｍｏｉｒｎｅｄｙｔｍａｌｋｏｄｒｏｎｔｎｒｔｅｌｓｉｙｎｖｒｄｙｐｓｅｉｕｒ，ｉｈｈｓａｃｎｉｅａｅｖｌｅｉｈｅｔｎｔｉｇｆｌ．ｏｉ

基于混合函数的KICA-LSSVM故障分类方法及应用

类，获得很好效果。基于已有的核函数，也存在构造
更复杂核函数的一般性方法——从核函数中构造核
函数：ｐ＝Ｋ，）＝Ｐｙ核ｏＫ（
［ａ＋６・］其中，ｂ（），ａ和是常数，为自由度。ｄ（）２高斯径向基（Ｂ）函数：ａ＝Ｋ，）＝ＲＦ核Ｋ（ｚ
＋
Ｃｍｏｅｔｎｌｉ，ＩＡ对数据进行特征提取，ｏｐｎｎａｓＫＣ）Ａｙｓ
消除数据的不相关性和噪声，降低维数。提取的
特征作为ＬＳＭ分类器的输入。同时，用已ＳＶ利
（，ｚ）＝【，）ｅｐ一ｌ一ｌ）（ｘ）＋ｘ（ｌ。ｌ】
对分类器模型的特性有重要影响，同的核函数，不其模型的分类性能或泛化能力都有自身不足之处。为此，把两种核函数相结合构成一种新的核函数—— 混合核函数，以克服单个核函数的局限。多项式可核函数参数ｄ的变化，影响特征空间的维数。可ＲＦ核函数本身就是一个正则化的核函数。因此，Ｂ
究采用不同核函数时ＫＣ —ＳＶ故障分类的ＩＡＬＳＭ
效果。
收稿日期：０９１－１修改稿）２０ — ３（２基金项目：广东省自然科学基金重点项目（７１４１；东０１７２）广
种常用方法。采用模式识别方法，建立复杂故障诊断系统的一个关键问题是故障征兆的识别和分类。
利用机器学习方法自动分类故障征兆，尽早发现可故障，找出故障产生的原因，有助于故障的消除…。近年来，人们在复杂化工过程的状态监测与故障诊断中，直在探索合适的故障分类方法。以Ｖｐ一ａ— ｎｋ提出的支持向量机（ｕｐ￣ＶｃｒＭｃｉｓｉＳｐｏｅｔａｈｅ，ｏｎ

基于SVM模型的股票预测分析

基于SVM模型的股票预测分析在金融领域中，股票预测一直是一个被广泛关注的话题。

股票市场的不确定性和波动性给投资者带来不小的风险，因此能够准确预测股票走势的模型显得尤为重要。

机器学习中的支持向量机(Support Vector Machine，简称SVM)模型是一种常用的分类器，适用于股票市场中的预测分析。

本文将介绍基于SVM模型的股票预测分析方法。

一、SVM模型的原理SVM模型是一种监督学习算法，用于分类和回归分析。

SVM通过构造最大间隔超平面，将不同类别的数据分割开来，从而实现分类的目的。

同时，SVM还能够处理高维数据和非线性数据，通过核函数将数据映射到高维空间进行分类。

其核心思想是：在n维空间中找到一个超平面，将不同类别的数据分开并使得超平面到两类数据的最近点的距离最大化。

这些最近点被称为支持向量，SVM模型的学习过程主要就是寻找到这些支持向量。

在分类任务中，对于新的样本点，通过与超平面的位置关系来判定其所属类别。

二、数据预处理在进行SVM模型的训练前，需要对原始数据进行一些预处理。

一方面，原始数据可能存在异常值、缺失值等问题。

这些问题需要通过数据清洗和预处理来进行解决；另一方面，原始数据格式可能不适合SVM模型的训练，需要进行特征选择和数据重构，以便更好地反映股票市场的特征。

常用的数据预处理方法包括标准化、归一化、主成分分析(PCA)等，可以根据具体情况选择合适的方法进行处理。

通过数据预处理，能够提高SVM模型的训练效果，从而更好地进行股票预测分析。

三、SVM模型的参数调优SVM模型的另一个重要问题是参数的选择。

SVM模型中的参数包括核函数、正则化系数和核函数参数等。

不同的参数选择对SVM模型的预测结果会产生很大的影响，因此需要进行参数的调优来提高模型的性能。

常见的参数调优方法包括交叉验证和网格搜索等。

通过交叉验证，可以分割训练集和测试集，从而评估SVM模型的性能，并确定最佳参数。

网格搜索则是通过对参数取值的组合，进行模型的训练和评估，最终选择出最佳参数组合。

基于混合核函数的SVM在文本自动分类的应用

计算机光盘软件与应用
２１年第２期０２
ＣｍｕｅＤＳｆｗｒｎｐｌｃｔｏｓｏｐｔｒＣｏｔａｅａｄＡｐｉａｉｎ
工程技术
基于混合核函数的ＳＭ在文本自动分类的应用Ｖ
黄瑜青（广东工业大学计算机学院，广州５００１０６）
一
、Hale Waihona Puke 引言支持向量机（ｕｐｒｅｔｒＭｃｉｅＶ）Ｓｐｏｔｃｏａｈｎ，ＳＭ理论是２世纪９ＶＯ０年代由Ｖｐｉａｎｋ等人提出的一种新的机器学习方法，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度）和学习能力（即无错误地识别任意样本的能力）间寻求最佳折衷，以期获之得最好的推广能力。ＳＭ由于其突出的优点，在很多领域得到了成Ｖ功应用，如模式识别、图像处理、人脸识别与人脸检测、文本分类等。ＳＭ算法在应用上也存在着一些问题，括训练算法速度慢、但Ｖ包算法复杂以及检测阶段运算量大等等，如何改进ＳＭ法，Ｖ算在特定分类问题中选择更优的各项参数，从而提高ＳＭ的分类决策性能，Ｖ是当前众多学者正在研究的热点问题。二、ＳＭ本原理Ｖ基支持向量机的基本原理为：首先将输入样本转化为向量形式表示，然后将输入向量映射到一个高维的特征向量空间，再在该特征向量空间中构造最优分类超平面，使得在保证分类正确的同时，不同类别与最优分类超平面的间隔最大，得到的最优分类超平面就能决定预分类文本的类别。如图２１示为二维两类线性可分模式，图中的圈和方框表－所示两类的训练样本，Ｈ分类线把两类样本无错误地划分开，Ｈ、１Ｈ分别为过各类别样本中离分类线Ｈ近的样本点且平行于分类２最线Ｈ的直线，其中Ｈ１和Ｈ之间的距离即为最大分类间隔２（ａｇｎ。在高维空间中，最优分类线就变为最优分类超平面。ｍｒｉ）

支持向量机(SVM)简介

D(x, y) = K( x, x) + K( y, y) − 2K( x, y)
核函数构造
机器学习和模式识别中的很多算法要求输入模式是向量空间中的元素。但是，输入模式可能是非向量的形式，可能是任何对象——串、树，图、蛋白质结构、人… 一种做法：把对象表示成向量的形式，传统算法得以应用。问题：在有些情况下，很难把关于事物的直观认识抽象成向量形式。比如，文本分类问题。或者构造的向量维度非常高，以至于无法进行运算。
学习问题
学习问题就是从给定的函数集f(x,w),w W中选择出 ∈ 能够最好的近训练器响应的函数。而这种选择是基于训练集的，训练集由根据联合分布 F(x,y)=F(x)F(y|x)抽取的n个独立同分布样本 (xi,yi)， i=1,2,…,n 组成。
学习问题的表示
学习的目的就是，在联合概率分布函数F(x,y)未知、所有可用的信息都包含在训练集中的情况下，寻找函数f(x,w0)，使它（在函数类f(x,w)，(w W）上最小化风险泛函
支持向量机(SVM)简介
付岩
2007年6月12日
提纲
统计学习理论基本思想标准形式的分类SVM 核函数技术 SVM快速实现算法 SVM的一些扩展形式
学习问题
x G S LM y _ y
x∈ Rn，它带有一定产生器（G），随机产生向量
但未知的概率分布函数F(x) 训练器（S）,条件概率分布函数F(y|x) ，期望响应y 和输入向量x关系为y=f(x,v) 学习机器（LM）,输入-输出映射函数集y=f(x,w)， ∈ w W，W是参数集合。
核函数构造
String matching kernel
定义：
K( x, x′) =

envi svm 参数

envi svm 参数在ENVI中，SVM参数设置主要包括以下几个方面：1.核函数（Kernel）：SVM通过核函数将输入数据从低维空间映射到高维空间，以便更好地进行线性或非线性分类。

常见的核函数有线性核函数、多项式核函数和径向基函数（RBF）等。

不同的核函数对应不同的特征映射方式，因此选择合适的核函数对分类结果至关重要。

2.C值：C值是SVM中一个重要的正则化参数，控制了错误样本对模型损失函数的惩罚程度。

较小的C值会使得模型更容忍误分类样本，并生成更大的决策边界；较大的C值则会强制模型更加关注每个样本的分类准确性。

根据具体问题的复杂程度和数据噪声情况，需要适当调整C值以平衡分类错误和过拟合之间的关系。

3.Gamma值：这个参数控制了样本错误与分类刚性延伸之间的平衡，默认值是100。

4.Pyramid Levels：设置分级处理等级，用于SVM训练和分类处理过程。

此外，在SVM参数设置面板中，还有以下选项：Kernel Type：下拉列表里选项有Linear，Polynomial，Radial Basis Function，以及Sigmoid。

如果选择Polynomial，还需要设置一个核心多项式的次数用于SVM。

如果选择Polynomial、Radial Basis Function、Sigmoid，需要设置Gamma in Kernel Function参数。

Support Vector Regression（SVR）：支持向量回归，用于构建回归模型。

One-Class SVM（OCSVM）：用于进行异常检测和一分类问题。

在使用这些参数时，可能需要根据具体的数据和问题来调整和优化参数设置，以获得最佳的分类效果。

LINEAR SVC算法在文本分类中的应用

LINEAR SVC算法在文本分类中的应用随着信息化时代的到来，数据量的爆炸式增长为文本分类提供了更多的处理对象。

而线性支持向量机（Linear SVC）算法就是一种应用广泛的文本分类算法。

一、什么是Linear SVC算法支持向量机（Support Vector Machine, SVM）算法是一种经典的分类算法，但由于它在处理大数据量的时候时间复杂度较高，因此基于SVM进行改进，对于处理大规模数据更为适用的算法就是线性支持向量机（Linear SVC）。

Linear SVC是一种基于线性核函数的SVM算法，它的核函数是特征空间中的点乘积，也就是内积。

这种算法相对于传统的SVM算法来说，更容易实现、更易拓展，而且它对于高维数据的处理能力也更加出色。

二、Linear SVC算法在文本分类中的应用由于Linear SVC算法对于高维数据的处理比较好，因此它在文本分类中的应用也是相当广泛的。

在文本分类领域中，数据量可以大到几十万，上百万，而特征数据也可以达到几十万以上，这时Linear SVC算法的优势就更加明显了。

在文本分类中，特征的选择是非常重要的。

传统的特征选择方法有词袋模型（Bag of Words model）和词频-逆文档频率（TF-IDF）等。

然而，随着文本分类技术的逐渐成熟，一些新的特征选择方法也逐渐被应用到了文本分类中，例如word2vec、Doc2Vec 和GloVe等。

特征选择并不是Linear SVC算法的独特之处，与其他文本分类算法一样，Linear SVC算法同样需要进行模型训练和预测。

具体来说，模型训练是指利用一部分标注好的文本数据集，通过对数据进行分类学习，获取一个分类器，这个分类器可以将新的文本自动划分到对应的类别中。

而预测则是将训练好的模型应用到新的数据集中，通过设置一些参数来实现对文本数据的分类。

三、Linear SVC算法的优缺点1. 优点（1）准确率高Linear SVC算法可以根据高维空间中不同类别数据之间的边界或者超平面将数据分离，因此其分类结果相对准确。

基于组合核函数SVM沙尘暴预警技术的研究

２０１４年２月
计算机工程与设计
ＣＯＭＰＵＴＥＲＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧＡＮＤＤＥＳＩＧＮ
Ｆｅｂ．２０１４Ｖｏ１．３５Ｎｏ．２
第３５卷
第２期
基于组合核函数ＳＶＭ沙尘暴预警技术的研究
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｏｉｅｐｒｒｏｖｅｔｈｅｃｏｒｒｅｃｔｒａｔｅｏｆｓａｎｄｄｕｓｔｓｔｏｒｍｆｏｒｅｃａｓｔｓ，ａｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅｃｌａｓｓｉｆｉｅｒｗｉｔｈｃｏｍｂｉｎｅｄｋｅｒｎｅｌｆｕｎｃｔｉｏｎｗｈｉｃｈｉｎｔｅｇｒａｔｅｓｔｈｅｐｏｌｙｎｏｍｉａｌｋｅｒｎｅｌｆｕｎｃｔｉｏｎｗｉｔｈｔｈｅＧｕｓｓｉａｎｒａｄｉａｌｋｅｒｎｅｌｆｕｎｃｔｉｏｎｔｏｇｅｔｈｅｒｉｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄ，ａｎｄｔｈｅｎｉｔｉｓａｐｐｌｉｅｄｔｏｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｓａｎｄ－ｄｕｓｔｓｔｏｒｍｗａｒｎｉｎｇ．ＴａｋｅｎＹａｎｃｈｉｄｉｓｔｒｉｃｔｉｎＮｉｎｇｘｉａａｓａｎｅｘａｍｐｌｅ，ａｌａｒｇｅｎｕｍｂｅｒｏｆｐｒｏ — ｅｃｔｉｏｎｓａｒｅｍａｄｅｂａｓｅｄｏｎｉｔｓｈｉｓｔｏｒｉｃａｌｄａｔａ．ＴｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈｅＳｕｐｐｏｒｔＶｅｃｔｏｒＭａｃｈｉｎｅＭｏｄｅｌｗｉｔｈｃｏｍｂｉｎｅｄｋｅｒｎｅ１ｆｕｎｃｔｉｏｎｃａｎｆｏｒｅｃａｓｔｗｈｅｔｈｅｒｓａｎｄ－ｄｕｓｔｓｔｏｒｍｏｃｃｕｒｒｅｄｉｎｓｏｍｅｒｅｇｉｏｎａｃｃｕｒａｔｅｌｙａｎｄｔｈｅｓｕｃｃｅｓｓｆｕ１ｌｉｍｉｔｉｎｄｅｘｅｘｃｅｅｄｓｔｈａｔｏｆｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅｍｏｄｅｌｗｉｔｈｓｉｎｇｌｅｋｅｒｎｅｌｆｕｎｃｔｉｏｎｂｙｎｅａｒｌｙ２．７９．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｓａｎｄ－ｄｕｓｔｓｔｏｒｍｗａｒｎｉｎｇ；ｃｏｍｂｉｎｅｄｋｅｒｎｅｌｆｕｎｃｔｉｏｎ；ｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ；ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ；ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｍｏｄｅｌ