支持向量如何确定

支持向量（Support Vectors，SVs）是支持向量机（Support Vector Machine，SVM）中的关键概念。在SVM中，支持向量是那些距离决策边界最近的向量，它们对分类器的决策边界起着决定性的作用。以下是确定支持向量的几个步骤：

1. 数据预处理：

标准化或归一化数据，确保每个特征都有相同的尺度。

处理缺失值和异常值。

2. 选择合适的核函数：

SVM有线性、多项式、径向基函数（RBF）等核函数。选择合适的核函数取决于数据的特点。

3. 训练SVM模型：

使用训练数据集来训练SVM模型。在训练过程中，SVM将寻找一个最优的超平面，使得不同类别的数据尽可能分开。

4. 确定支持向量：

在训练完成后，SVM会计算出所有数据点到决策边界的距离。支持向量是那些距离决策边界最近的向量。

这些向量决定了超平面的位置和宽度。

5. 验证和支持向量：

使用验证集来评估模型的性能，确保支持向量正确地分类了数据。

在验证过程中，支持向量会被识别出来。

6. 模型优化：

根据支持向量调整SVM模型的参数，如正则化参数C，以优化模型的性能。

支持向量是SVM模型中至关重要的元素，它们决定了决策边界的位置。通过训练SVM模型并识别支持向量，可以构建出一个强大的分类器。