R语言机器学习算法实战系列（二） SVM算法（Support V

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1. R语言机器学习算法实战系列（一）XGBoost算法+SHAP值（eXtreme Gradient Boosting）
2. R语言机器学习算法实战系列（二） SVM算法+重要性得分（Support Vector Machine）
3. R语言机器学习算法实战系列（三）lightGBM算法+SHAP值（Light Gradient Boosting Machine）
4. R语言机器学习算法实战系列（四）随机森林算法+SHAP值 (Random Forest)
5. R语言机器学习算法实战系列（五）GBM算法+SHAP值 (Gradient Boosting Machines)
6. R语言机器学习算法实战系列（六）K-邻近算法 (K-Nearest Neighbors)
7. R语言机器学习算法实战系列（七）朴素贝叶斯分类算法 (Naïve Bayes Classifier)
8. R语言机器学习算法实战系列（八）逻辑回归算法 (logistic regression)
9. R语言机器学习算法实战系列（九）决策树分类算法 (Decision Trees Classifier)
10. R语言机器学习算法实战系列（十）自适应提升分类算法 (Adaptive Boosting)
11. R语言机器学习算法实战系列（十一）MLP分类算法 (Multi-Layer Perceptrons)
12. R语言机器学习算法实战系列（十二）线性判别分析分类算法 (Linear Discriminant Analysis)

介绍

支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种监督学习算法，主要用于分类问题，也可以用于回归问题。SVM的核心思想是在特征空间中寻找一个最优的超平面，以此来区分不同的类别。

原理

1. 最大化间隔：SVM试图在不同类别的数据点之间找到一个最大化边界的超平面。这个边界被称为“间隔”。SVM的目标是最大化这个间隔，以便新数据点被正确分类的可能性最大化。
2. 支持向量：在数据集中，那些位于间隔边界上的数据点被称为支持向量。这些点是定义最优超平面的关键。
3. 核技巧：在原始特征空间中可能很难找到一个合适的超平面来分隔数据，SVM通过使用核函数将数据映射到更高维的空间中，使得在新的空间中更容易找到分隔超平面。
4. 优化问题：SVM的优化问题通常通过求解一个凸二次规划问题来实现，确保找到全局最优解。

应用方向

1. 图像识别：用于识别和分类图像中的物体或场景。
2. 文本分类：例如垃圾邮件检测、情感分析等。
3. 生物信息学：在基因表达数据中识别疾病相关基因。
4. 语音识别：用于区分不同的语音模式。
5. 推荐系统：通过用户的历史行为数据预测用户可能感兴趣的产品或服务。
6. 医学诊断：辅助医生进行疾病诊断，例如癌症检测。

教程

本文旨在通过R语言实现SVM的应用，总共包含以下步骤：

1. 下载数据
2. 加载R包
3. 数据描述
4. 数据预处理
5. 数据切割
6. 标准化数据
7. 设置参数
8. 训练模型
9. 预测测试数据
10. 评估模型
11. 特征的重要性
12. 保存模型
13. 总结
14. 系统信息

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