支持向量机在数据挖掘中的应用研究论文(最新3篇)

树瑶风分享2014-08-07 01:43:47 次阅读

支持向量机在数据挖掘中的应用研究论文篇一

标题：支持向量机在数据挖掘中的应用研究

支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）作为一种有效的机器学习方法，在数据挖掘领域中被广泛应用。本文将从数据预处理、特征选择和模型构建三个方面，探讨SVM在数据挖掘中的应用研究。

首先，数据预处理是数据挖掘中不可或缺的一步。在SVM中，数据预处理主要包括数据清洗、数据集成和数据变换。数据清洗通过检测和纠正数据中的错误、填补缺失值等方式，提高数据质量。数据集成则是将多个数据源中的数据整合到一个一致的数据集中，以提高数据的可用性。数据变换则是将原始数据转化为适合SVM模型处理的形式，如将离散型数据进行编码转换为连续型数据。通过数据预处理，可以减少数据中的噪声和冗余信息，提高SVM模型的准确性和稳定性。

其次，特征选择是SVM模型构建的重要环节。在数据挖掘中，特征选择的目标是从原始特征中选择出与目标变量相关性较高的特征子集。特征选择可以降低模型的复杂度，提高模型的泛化能力。常用的特征选择方法包括过滤式、包裹式和嵌入式方法。过滤式方法通过计算特征与目标变量之间的相关性，选择相关性较高的特征。包裹式方法则是通过对特征子集进行搜索和评估，选择最佳的特征子集。嵌入式方法则是将特征选择与模型构建过程融合在一起，通过正则化项或惩罚项来选择特征。

最后，模型构建是SVM在数据挖掘中的核心部分。SVM通过寻找一个最优的超平面，将不同类别的数据样本分隔开来。其核心思想是最大化类间间隔，使得分类器具有较好的泛化能力。常用的SVM算法有线性SVM、非线性SVM和多类别SVM等。线性SVM适用于线性可分的数据集，非线性SVM则通过使用核函数将数据映射到高维空间，从而解决线性不可分的问题。多类别SVM则是将多个二分类SVM组合起来，实现多类别的分类问题。

综上所述，支持向量机在数据挖掘中的应用研究涉及到数据预处理、特征选择和模型构建三个方面。通过对数据进行预处理，选择合适的特征子集，并构建适合的模型，可以提高SVM在数据挖掘中的性能和效果。未来，可以进一步探索SVM在更广泛领域中的应用，并结合其他机器学习方法进行比较和优化。

支持向量机在数据挖掘中的应用研究论文篇二

标题：支持向量机在文本分类中的应用研究

支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）作为一种强大的机器学习算法，在文本分类中具有广泛的应用。本文将从文本预处理、特征提取和模型构建三个方面，探讨SVM在文本分类中的应用研究。

首先，文本预处理是文本分类中不可或缺的一步。在SVM中，文本预处理主要包括分词、去除停用词和词干提取。分词将连续的文本序列切分为离散的词语，为后续的特征提取做准备。去除停用词则是去除一些常见词汇，如“的”、“是”等，以减少特征空间的维度。词干提取将词语还原为其原始的词干形式，如将“running”转化为“run”。通过文本预处理，可以减少文本中的噪声和冗余信息，提高SVM模型的准确性和稳定性。

其次，特征提取是SVM模型构建的重要环节。在文本分类中，特征提取的目标是将文本转化为可供SVM模型处理的向量形式。常用的特征提取方法包括词袋模型、TF-IDF和词嵌入等。词袋模型将文本表示为一个固定长度的向量，其中每个维度表示一个词语在文本中出现的频次。TF-IDF则考虑了词语在整个语料库中的重要性，通过计算词语的词频和逆文档频率来进行加权。词嵌入是一种将词语映射到低维连续向量空间的方法，通过保留词语之间的语义关系，提高模型的表达能力。

最后，模型构建是SVM在文本分类中的核心部分。SVM通过寻找一个最优的超平面，将不同类别的文本样本分隔开来。其核心思想是最大化类间间隔，使得分类器具有较好的泛化能力。常用的SVM算法有线性SVM、非线性SVM和多类别SVM等。线性SVM适用于线性可分的数据集，非线性SVM则通过使用核函数将数据映射到高维空间，从而解决线性不可分的问题。多类别SVM则是将多个二分类SVM组合起来，实现多类别的分类问题。

综上所述，支持向量机在文本分类中的应用研究涉及到文本预处理、特征提取和模型构建三个方面。通过对文本进行预处理，提取合适的特征，并构建适合的模型，可以提高SVM在文本分类中的性能和效果。未来，可以进一步探索SVM在其他NLP任务中的应用，并结合深度学习方法进行比较和优化。

支持向量机在数据挖掘中的应用研究论文篇三

支持向量机在数据挖掘中的应用研究论文

　　摘要：支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是数据挖掘和机器学习中的一个很有效的工具。结合支持向量机在数据挖掘和机器学习中的应用, 介绍了支持向量机的基本原理, 发展方向及其研究热点。

　　关键词：支持向量机; 数据挖掘; 机器学习オ

　　1 SVM的提出和基本思想

　　支持向量机是Vapnik等人提出的，在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势,已应用于手写体识别、三维目标识别、人脸识别、文本图像分类等实际问题中，性能优于已有的学习方法，表现出良好的学习能力。它是从线性可分情况下的线性分类面发展而来的，接着利用核函数很好的解决了非线性可分情况。

　　2 支持向量机的几个发展

　　（1）模糊支持向量机，引入样本对类别的隶属度函数，这样每个样本对于类别的影响是不同的，这种理论的'应用提高了SVM的抗噪声的能力，尤其适合在未能完全揭示输入样本特性的情况下。

　　（2）最小二乘支持向量机。这种方法是在1999年提出，经过这几年的发展，已经应用要很多相关的领域。研究的问题已经推广到：对于大规模数据集的处理；处理数据的鲁棒性；参数调节和选择问题；训练和仿真。

　　（3）加权支持向量机（有偏样本的加权，有偏风险加权）。

　　（4）主动学习的支持向量机。主动学习在学习过程中可以根据学习进程，选择最有利于分类器性能的样本来进一步训练分类器，特能有效地减少评价样本的数量。

　　（5）粗糙集与支持向量机的结合。首先利用粗糙集理论对数据的属性进行约简，能在某种程度上减少支持向量机求解计算量。

　　（6）基于决策树的支持向量机。对于多类问题，采用二岔树将药分类的样本集构造出一系列的两类问题，每个两类构造一个SVM。

　　（7）分级聚类的支持向量机。基于分级聚类和决策树思想构建多类svm，使用分级聚类的方法，可以先把n-1个距离较近的类别结合起来，暂时看作一类，把剩下的一类作为单独的一类，用svm分类，分类后的下一步不再考虑这单独的一类，而只研究所合并的n-1类，再依次下去。

　　（8）算法上的提高。Vapnik在1995年提出了一种称为“chunking”的块算法，即如果删除矩阵中对应Lagrange乘数为0的行和列，将不会影响最终结果。Osuna提出了一种分解算法，应用于人脸识别领域。Joachims在1998年将Osuna提出的分解策略推广到解决大型SVM学习的算法。Platt于1998年提出了序贯最小优化每次的工作集中只有2个样本。

　　（9）核函数的构造和参数的选择理论研究。基于各个不同的应用领域，可以构造不同的核函数，能够或多或少的引入领域知识。现在核函数广泛应用的类型有：多项式逼近、贝叶斯分类器、径向机函数、多层感知器。参数的选择现在利用交叉验证的方法来确认。

　　（10）支持向量机从两类问题向多类问题的推广。Weston在1998年提出的多类算法为代表。在经典svm理论的基础上，直接在目标函数上进行改进，重新构造多值分类模型，建立k分类支持向量机。通过sv方法对新模型的目标函数进行优化，实现多值分类。

　　一对多（one-against-rest）——Vapnik提出的,k类——k个分类器，第m个分类器将第m类与其余的类分开，也就是说将第m类重新标号为1，其他类标号为-1。完成这个过程需要计算k个二次规划，根据标号将每个样本分开，最后输出的是两类分类器输出为最大的那一类。不足：容易产生属于多类别的点（多个1）和没有被分类的点（标号均为-1）——不对，训练样本数据大，训练困难，推广误差无界。

　　层（数分类方法），是对一对一方法的改进，将k个分类合并为两个大类，每个大类里面再分成两个子类，如此下去，直到最基本的k个分类，这样形成不同的层次，每个层次都用svm来进行分类——1对r-1法，构建