spark演算法實現 svm支援向量機

svm是一種分類演算法，一般先分為兩類，再向多類推廣一生二，二生三，三生。。。

大致可分為：

線性可分支援向量機

 硬間隔最大化hard margin maximization

 硬間隔支援向量機

 線性支援向量機

 軟間隔最大化soft margin maximization

 軟間隔支援向量機

 非線性支援向量機

 核函式kernel function

基本概念：

分割超平面

設c和d為兩不相交的凸集，則存在超平面p，

p可以將c和d分離。

線性可分支援向量機

svm從線性可分情況下的最優分類面發展而來。最優分類面就是要求分類線不但能將兩類正確分開(訓練錯誤率為0),且使分類間隔最大

 給定線性可分訓練資料集，通過

間隔最大化得到的分離超平面為

相應的分類決策函式

該決策函式稱為線性可分支援向量機。

 φ(x)是某個確定的特徵空間轉換函式，它的作用是

將x對映到(更高的)維度。

線性支援向量機

分類線能將兩類分開(訓練錯誤率大於0，存在個別樣本點分錯),且使分類間隔最大

非線性支援向量機

存在非線性分割超平面，講樣本分開

sparkmllib**實現

package

mllib
import
org.apache.spark.mllib.classification.
import
org.apache.spark.mllib.regression.labeledpoint
import
org.apache.spark.mllib.util.mlutils
import
org.apache.spark.rdd.rdd
import
org.apache.spark.sql.sqlcontext
import
org.apache.spark.
//二分類
評分》0表示樣本點在分割面之上，<0表示在分割面之下
 
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