基于PCA

首先，让我们了解 PCA 和 SVM 是什么：主成分分析：主成分分析（PCA）是一种机器学习算法，广泛应用于探索性数据分析和建立预测模型，它通常用于降维，通过将每个数据点投影到前几个主成分上，以获得低维数据，同时尽可能保留数据的变化。

Matt Brems 的文章全面深入地介绍了该算法。现在，让我们用更简单的术语来理解算法：假设我们现在正在收集数据，我们的数据集产生了多个变量、多个特征，所有这些都会在不同方面影响结果。我们可能会选择删除某些特征，但这意味着会丢失信息。因此我们开源使用另一种减少特征数量（减少数据维数）的方法，通过提取重要信息并删除不重要的信息来创建新的特征，这样，我们的信息就不会丢失，但起到减少特征的作用，而我们模型的过拟合几率也会减少。支持向量机支持向量机（SVM）是一种用于两组分类问题的有监督机器学习模型，在为每个类别提供一组带标签的训练数据后，他们能够对新的测试数据进行分类。

Matt Brems 的文章全面深入地介绍了该算法。现在，让我们用更简单的术语来理解算法：假设我们现在正在收集数据，我们的数据集产生了多个变量、多个特征，所有这些都会在不同方面影响结果。我们可能会选择删除某些特征，但这意味着会丢失信息。因此我们开源使用另一种减少特征数量（减少数据维数）的方法，通过提取重要信息并删除不重要的信息来创建新的特征，这样，我们的信息就不会丢失，但起到减少特征的作用，而我们模型的过拟合几率也会减少。支持向量机支持向量机（SVM）是一种用于两组分类问题的有监督机器学习模型，在为每个类别提供一组带标签的训练数据后，他们能够对新的测试数据进行分类。

前期处理

使用PCA去除相关性；降维后的特征向量作为SVM分类的特征；

数据规格化

必要性：防止淹没数值较小的特征；防止内积过大导致溢出。

规格化的方法：

最大最小规格化；

零均值规格化

核函数的规格化

核函数

优先径向基核函数（RBF）：

RBF需要决定的两个参数，RBF核自身的参数η及错误代价系数C。

但是由于很难使用η和C来写成目标函数（识别率）表达式，我们采用LibSVM的基于交叉验证和网络搜索的参数选择方法。

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程序代码:

功能效果:

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