支持向量机是一个相对较新和较先进的机器学习技术，最初提出是为了解决二类分类问题，如今被普遍用于解决多类非线性分类问题和回归问题。继续阅读本文，你将学习到支持向量机如何工做，以及如何利用R语言实现支持向量机。git
支持向量机如何工做？
简单介绍下支持向量机是作什么的：github
假设你的数据点分为两类，支持向量机试图寻找最优的一条线（超平面），使得离这条线最近的点与其余类中的点的距离最大。有些时候，一个类的边界上的点可能越过超平面落在了错误的一边，或者和超平面重合，这种状况下，须要将这些点的权重下降，以减少它们的重要性。dom
这种状况下，“支持向量”就是那些落在分离超平面边缘的数据点造成的线。机器学习
没法肯定分类线（线性超平面）时该怎么办？
此时能够将数据点投影到一个高维空间，在高维空间中它们可能就变得线性可分了。它会将问题做为一个带约束的最优化问题来定义和解决，其目的是为了最大化两个类的边界之间的距离。函数
个人数据点多于两个类时该怎么办？
此时支持向量机仍将问题看作一个二元分类问题，但此次会有多个支持向量机用来两两区分每个类，直到全部的类之间都有区别。学习
工程实例
让咱们看一下如何使用支持向量机实现二元分类器，使用的数据是来自MASS包的cats数据集。在本例中你将尝试使用体重和心脏重量来预测一只猫的性别。咱们拿数据集中20%的数据点，用于测试模型的准确性（在其他的80%的数据上创建模型）。测试
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# Setup
library(e1071)
data(cats, package="MASS")
inputData <- data.frame(cats[, c (2,3)], response = as.factor(cats$Sex)) # response as factor
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线性支持向量机
传递给函数svm()的关键参数是kernel、cost和gamma。Kernel指的是支持向量机的类型，它多是线性SVM、多项式SVM、径向SVM或Sigmoid SVM。Cost是违反约束时的成本函数，gamma是除线性SVM外其他全部SVM都使用的一个参数。还有一个类型参数，用于指定该模型是用于回归、分类仍是异常检测。可是这个参数不须要显式地设置，由于支持向量机会基于响应变量的类别自动检测这个参数，响应变量的类别多是一个因子或一个连续变量。因此对于分类问题，必定要把你的响应变量做为一个因子。优化
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# linear SVM
svmfit <- svm(response ~ ., data = inputData, kernel = "linear", cost = 10, scale = FALSE) # linear svm, scaling turned OFF
print(svmfit)
plot(svmfit, inputData)
compareTable <- table (inputData$response, predict(svmfit)) # tabulate
mean(inputData$response != predict(svmfit)) # 19.44% misclassification error
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径向支持向量机
径向基函数做为一个受欢迎的内核函数，能够经过设置内核参数做为“radial”来使用。当使用一个带有“radial”的内核时，结果中的超平面就不须要是一个线性的了。一般定义一个弯曲的区域来界定类别之间的分隔，这也每每致使相同的训练数据，更高的准确度。spa
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# radial SVM
svmfit <- svm(response ~ ., data = inputData, kernel = "radial", cost = 10, scale = FALSE) # radial svm, scaling turned OFF
print(svmfit)
plot(svmfit, inputData)
compareTable <- table (inputData$response, predict(svmfit)) # tabulate
mean(inputData$response != predict(svmfit)) # 18.75% misclassification error
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寻找最优参数
你可使用tune.svm()函数，来寻找svm()函数的最优参数。code
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### Tuning
# Prepare training and test data
set.seed(100) # for reproducing results
rowIndices <- 1 : nrow(inputData) # prepare row indices
sampleSize <- 0.8 * length(rowIndices) # training sample size
trainingRows <- sample (rowIndices, sampleSize) # random sampling
trainingData <- inputData[trainingRows, ] # training data
testData <- inputData[-trainingRows, ] # test data
tuned <- tune.svm(response ~., data = trainingData, gamma = 10^(-6:-1), cost = 10^(1:2)) # tune
summary (tuned) # to select best gamma and cost
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# Parameter tuning of 'svm':
# - sampling method: 10-fold cross validation
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# - best parameters:
# gamma cost
# 0.001 100
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# - best performance: 0.26
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# - Detailed performance results:
# gamma cost error dispersion
# 1 1e-06 10 0.36 0.09660918
# 2 1e-05 10 0.36 0.09660918
# 3 1e-04 10 0.36 0.09660918
# 4 1e-03 10 0.36 0.09660918
# 5 1e-02 10 0.27 0.20027759
# 6 1e-01 10 0.27 0.14944341
# 7 1e-06 100 0.36 0.09660918
# 8 1e-05 100 0.36 0.09660918
# 9 1e-04 100 0.36 0.09660918
# 10 1e-03 100 0.26 0.18378732
# 11 1e-02 100 0.26 0.17763883
# 12 1e-01 100 0.26 0.15055453
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结果证实，当cost为100，gamma为0.001时产生最小的错误率。利用这些参数训练径向支持向量机。
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svmfit <- svm (response ~ ., data = trainingData, kernel = "radial", cost = 100, gamma=0.001, scale = FALSE) # radial svm, scaling turned OFF
print(svmfit)
plot(svmfit, trainingData)
compareTable <- table (testData$response, predict(svmfit, testData)) # comparison table
mean(testData$response != predict(svmfit, testData)) # 13.79% misclassification error
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F M
F 6 3
M 1 19
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网格图
一个2-色的网格图，能让结果看起来更清楚，它将图的区域指定为利用SVM分类器获得的结果的类别。在下边的例子中，这样的网格图中有不少数据点，而且经过数据点上的倾斜的方格来标记支持向量上的点。很明显，在这种状况下，有不少越过边界违反约束的点，但在SVM内部它们的权重都被下降了。
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# Grid Plot
n_points_in_grid = 60 # num grid points in a line
x_axis_range <- range (inputData[, 2]) # range of X axis
y_axis_range <- range (inputData[, 1]) # range of Y axis
X_grid_points <- seq (from=x_axis_range[1], to=x_axis_range[2], length=n_points_in_grid) # grid points along x-axis
Y_grid_points <- seq (from=y_axis_range[1], to=y_axis_range[2], length=n_points_in_grid) # grid points along y-axis
all_grid_points <- expand.grid (X_grid_points, Y_grid_points) # generate all grid points
names (all_grid_points) <- c("Hwt", "Bwt") # rename
all_points_predited <- predict(svmfit, all_grid_points) # predict for all points in grid
color_array <- c("red", "blue")[as.numeric(all_points_predited)] # colors for all points based on predictions
plot (all_grid_points, col=color_array, pch=20, cex=0.25) # plot all grid points
points (x=trainingData$Hwt, y=trainingData$Bwt, col=c("red", "blue")[as.numeric(trainingData$response)], pch=19) # plot data points
points (trainingData[svmfit$index, c (2, 1)], pch=5, cex=2) # plot support vectors
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