神经网络及应用第六章支持向量机

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T W X

z

支持向量机神经网络

该六维空间在平面上的投影如图所示:

可看出分离边缘为,通过支撑向量的超平面在正负两侧平行于最优超平面,其方程为,对应原始空间的双曲。

2ρ=1221x x =±121x x =±

个待分类数据的工作集合,如图(b)所示,此时11个样本;“O”代表2类,共有100个样本。

使用最简单的线性支持向量机训练该集合,结果如图

练,会带来分类误差。

图中虚线为分类判别界,实线为两类样本的最大间隔边界。

定。不同的宽度参数对分类的影响情况如图(e)-(g)所示。

个支持向量,错分样本数为6个,分类正确率为

水平扫描,得到如下分类:

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