支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）是一種二分類模型，它是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的分類方法。

SVM的核心是尋找一個(gè)超平面，使得離它最近的樣本點(diǎn)到該超平面的距離最大。這個(gè)距離被稱為“間隔”（margin）。SVM中的支持向量就是離超平面最近的樣本點(diǎn)，它們決定了超平面的位置和形狀。SVM的目標(biāo)是最大化支持向量到超平面的間隔，同時(shí)使得分類誤差最小化。

SVM的優(yōu)點(diǎn)在于其對(duì)于高維數(shù)據(jù)的處理能力非常出色，可以處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，并且可以通過使用不同的核函數(shù)來適應(yīng)不同的數(shù)據(jù)類型和分類問題。此外，SVM還具有較好的泛化性能和魯棒性。

在實(shí)際應(yīng)用中，SVM常用于分類、回歸和異常檢測(cè)等領(lǐng)域。同時(shí)，SVM也是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中最為流行的算法之一，被廣泛應(yīng)用于各種應(yīng)用場(chǎng)景中。

今天小云進(jìn)行R語(yǔ)言關(guān)于SVM模型的實(shí)戰(zhàn)。跟著小云一起來學(xué)習(xí)吧！

?一、導(dǎo)入數(shù)據(jù)

?我們可以使用read.csv()函數(shù)從CSV文件中導(dǎo)入數(shù)據(jù)。在本例中，我們使用UC Irvine的鳶尾花（Iris）數(shù)據(jù)集作為示例。

?```r

# 導(dǎo)入數(shù)據(jù)

data?<- read.csv("iris.csv", header = TRUE)

data$Species?<-?as.factor(data$Species)

注意：在這里species要使用as.factor()函數(shù)將其轉(zhuǎn)化成因子，不然后續(xù)R可能會(huì)報(bào)錯(cuò)

二、拆分?jǐn)?shù)據(jù)

建議將70％的數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練集，30％的數(shù)據(jù)用于測(cè)試集。

# 劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集

train_index <-?sample(nrow(data),?nrow(data)?*?0.7)

train_set <-?data[train_index,?]

test_set <-?data[-train_index,?]```

三、構(gòu)建模型

# 生成SVM模型

library(e1071)

svm_model <-?svm(Species?~?.,?data =?train_set,?kernel =?"linear",?cost =?1)?

# 預(yù)測(cè)測(cè)試集數(shù)據(jù)

test_pred <-?predict(svm_model,?newdata =?test_set)

?

# 計(jì)算模型性能

table(test_pred,?test_set$class)

以上就是本期的內(nèi)容啦，！大家學(xué)會(huì)了嗎？跟著小云一起嘗試一下吧。小云再給大家介紹一個(gè)單細(xì)胞分析的小工具：?jiǎn)渭?xì)胞分析（http://www.biocloudservice.com/366/366.php），能夠在線輸入數(shù)據(jù)，并快速輸出結(jié)果，大家一起來使用吧。歡迎來和小云交流討論哦。