标签:outlier 非线性 支持 偏离 超平面 Outliers 数据 向量
本文是“支持向量机系列”的第四篇,参见本系列的其他文章。
在最开始讨论支持向量机的时候,我们就假定,数据是线性可分的,亦即我们可以找到一个可行的超平面将数据完全分开。后来为了处理非线性数据,使用 Kernel 方法对原来的线性 SVM 进行了推广,使得非线性的的情况也能处理。虽然通过映射
用黑圈圈起来的那个蓝点是一个 outlier ,它偏离了自己原本所应该在的那个半空间,如果直接忽略掉它的话,原来的分隔超平面还是挺好的,但是由于这个 outlier 的出现,导致分隔超平面不得不被挤歪了,变成途中黑色虚线所示(这只是一个示意图,并没有严格计算精确坐标),同时 margin 也相应变小了。当然,更严重的情况是,如果这个 outlier 再往右上移动一些距离的话,我们将无法构造出能将数据分开的超平面来。
为了处理这种情况,SVM 允许数据点在一定程度上偏离一下超平面。例如上图中,黑色实线所对应的距离,就是该 outlier 偏离的距离,如果把它移动回来,就刚好落在原来的超平面上,而不会使得超平面发生变形了。具体来说,原来的约束条件
现在变成
其中
其中
用之前的方法将限制加入到目标函数中,得到如下问题:
分析方法和前面一样,转换为另一个问题之后,我们先让
将
不过,由于我们得到
和之前的结果对比一下,可以看到唯一的区别就是现在 dual variable
标签:outlier,非线性,支持,偏离,超平面,Outliers,数据,向量 来源: https://www.cnblogs.com/leebxo/p/11632736.html
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