Метод опорных векторов (Support-Vector Machine)

Метод опорных векторов (Support-Vector Machine)


Техника SVM применяется для классификации объектов. Для этого используется концепция векторных пространств — математических структур, объединяющих множество векторов, с которым можно проводить операции сложения, вычитания и умножения.

Для решения этой задачи каждая переменная (фактически, каждый объект, который нужно отнести к тому или иному классу) выражается в виде точки в n-мерном пространстве, где n — это количество характеристик, которыми вы располагаете. Координаты каждой точки обозначают соответствующие характеристики. Далее алгоритм с помощью метода опорных векторов находит гиперплоскость, которая пролегает точно между группами наших объектов.

Поскольку таких гиперплоскостей может быть больше одной, необходимо определить такую, которая пролегает на максимально далеком расстоянии от каждого объекта. Очевидно, это обеспечивает наилучшую классификацию.

Пример метода опорных векторов на двумерном пространстве — гиперплоскость С обеспечивает требуемый результат.


Метод работает и в том случае, если объекты распределяются иным образом, например, одна группа кольцом окружает другую. Дата-сайентист преобразует одно пространство в другое, с которым далее можно проводить операции.

Преобразование пространства с помощью z = x^2 + y^2 позволяет расположить точки нужным образом



Report Page