【SVM分类】基于遗传算法优化支持向量机实现葡萄酒分类附matlab代码

1 简介

支持向量机是一种建立在统计学习理论上的机器学习方法,它追求结构化风险最小而不是经验风险最小,具有很强的推广能力. SVM是从线性可分的二分类问题发展而来的,其基本思想是寻找两类样本的最优分类面,使得两类样本的分类间隔( margin)最大.以图1所示为例.图中:实心点和空心点分别代表两类样本;H为分类线, H1和H2分别为各类中离分类线最近的样本且平行于分类线的直线,它们之间的距离称为分类间隔.所谓最优分类线就是要求分类线不但能将两类正确分开,而且使分类间隔最大.​