构建径向基核支持向量机分类器 - R语言代码示例

构建径向基核支持向量机分类器 - R语言代码示例

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种强大的机器学习算法，可用于分类和回归问题。其中，径向基核支持向量机（Radial Basis Function Kernel Support Vector Machine）是一种常用的SVM变体，它通过使用径向基函数作为核函数来对非线性问题进行建模。在本文中，我们将使用R语言展示如何构建和训练一个径向基核支持向量机分类器。

首先，我们需要安装并加载所需的R包。在R中，我们可以使用e1071包来实现径向基核支持向量机。

# 安装e1071包
install.packages("e1071")

# 加载e1071包
library(e1071)
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接下来，我们将准备训练数据和测试数据。这里我们使用一个示例数据集iris，它包含了鸢尾花的测量数据和对应的类别信息。

# 加载iris数据集
data(iris)

# 将数据集划分为训练集和测试集
set.seed(123)  # 设置随机种子，保证结果的可复现性
train_index <- sample(1:nrow(iris), nrow(iris) * 0.7)  # 70%的数据作为训练集
train_data <- iris[train_index, ]  # 训练集数据
test_data <- iris[-train_index, ]  # 测试集数据
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现在，我们可以构建径向基核支持向量机模型了。在e1071包中，svm()函数用于构建SVM模型。我们需要指定kernel