支持向量机在R语言中的实现和使用

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，现在被广泛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作，以及如何利用R语言实现支持向量机。

简单介绍下支持向量机是做什么的：

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他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，这种情况下，需要将这些点的权重降低，以减小它们的重要性。

这种情况下，“支持向量”就是那些落在分离超平面边缘的数据点形成的线。

此时可以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。它会将问题作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。

此时支持向量机仍将问题看做一个二元分类问题，但这次会有多个支持向量机用来两两区分每一个类，直到所有的类之间都有区别。

让我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。我们拿数据集中20%的数据点，用于测试模型的准确性（在其余的80%的数据上建立模型）。