故障诊断 | 一文解决,SVM支持向量机的故障诊断(Matlab)

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故障诊断 | 一文解决,SVM支持向量机的故障诊断(Matlab)

支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种常用的监督学习算法,用于分类和回归分析。SVM的主要目标是找到一个最优的超平面(或者在非线性情况下是一个最优的超曲面),将不同类别的样本分开。

SVM的基本思想是将样本映射到高维特征空间中,并在这个特征空间中找到一个最优的超平面,使得不同类别的样本能够被最大程度地分离。为了找到这个最优的超平面,SVM使用了支持向量的概念。支持向量是离超平面最近的样本点,它们决定了超平面的位置和方向。

SVM分类的过程如下:

输入训练样本的特征向量和对应的类别标签。
将样本映射到高维特征空间中(可以使用核函数进行映射,以处理非线性问题)。
在特征空间中找到一个最优的超平面,使得不同类别的样本能够被最大程度地分离。
根据超平面将测试样本进行分类。
SVM的优点包括:

在高维特征空间中进行计算,适用于处理高维数据;
可以处理线性和非线性问题,通过选择合适的核函数;
通过支持向量的概念,具有较好的鲁棒性。
然而,SVM也有一些限制:

对于大规模的数据集,训练时间较长;
对于非线性问

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