svm type c svc

libsvm支持向量機C-SVM和NU-Svm的區別

c-svc和 nu-svc本質差不多

c-svc中c的范圍是1到正無窮

nu-svc中nu的范圍是0到1,還有nu是錯分樣本所占比例的上界,支持向量所占比列的下界?! VM有如下主要幾個特點:
 ?。?)非線性映射是SVM方法的理論基礎,SVM利用內積核函數代替向高維空間的非線性映射;
 ?。?)對特征空間劃分的最優超平面是SVM的目標,最大化分類邊際的思想是SVM方法的核心;
 ?。?)支持向量是SVM的訓練結果,在SVM分類決策中起決定作用的是支持向量。
 ?。?)SVM 是一種有堅實理論基礎的新穎的小樣本學習方法。它基本上不涉及概率測度及大數定律等,因此不同于現有的統計方法。從本質上看,它避開了從歸納到演繹的傳統過程,實現了高效的從訓練樣本到預報樣本的“轉導推理”,大大簡化了通常的分類和回歸等問題。
 ?。?)SVM 的最終決策函數只由少數的支持向量所確定,計算的復雜性取決于支持向量的數目,而不是樣本空間的維數,這在某種意義上避免了“維數災難”。
 ?。?)少數支持向量決定了最終結果,這不但可以幫助我們抓住關鍵樣本、“剔除”大量冗余樣本,而且注定了該方法不但算法簡單,而且具有較好的“魯棒”性。這種“魯棒”性主要體現在:
 ?、僭?、刪非支持向量樣本對模型沒有影響;
 ?、谥С窒蛄繕颖炯哂幸欢ǖ聂敯粜?;
 ?、塾行┏晒Φ膽弥?,SVM 方法對核的選取不敏感
  兩個不足:
 ?。?) SVM算法對大規模訓練樣本難以實施
  由于SVM是借助二次規劃來求解支持向量,而求解二次規劃將涉及m階矩陣的計算(m為樣本的個數),當m數目很大時該矩陣的存儲和計算將耗費大量的機器內存和運算時間。針對以上問題的主要改進有有J.Platt的SMO算法、T.Joachims的SVM、C.J.C.Burges等的PCGC、張學工的CSVM以及O.L.Mangasarian等的SOR算法
 ?。?) 用SVM解決多分類問題存在困難
  經典的支持向量機算法只給出了二類分類的算法,而在數據挖掘的實際應用中,一般要解決多類的分類問題??梢酝ㄟ^多個二類支持向量機的組合來解決。主要有一對多組合模式、一對一組合模式和SVM決策樹;再就是通過構造多個分類器的組合來解決。主要原理是克服SVM固有的缺點,結合其他算法的優勢,解決多類問題的分類精度。如:與粗集理論結合,形成一種優勢互補的多類問題的組合分類器。
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