1. 支持向量機（SVM）是一種二分類模型，用于研究特征（自變量X）對標簽項（因變量Y）的分類作用關系。例如，特征包括身高、年齡等，因變量為“是否吸煙”，分為吸煙和不吸煙兩種情況。2. 當標簽項有多個類別時，如“菜系偏好”有八個類別，需要進行多分類決策函數轉化，即對每個兩兩類別建立SVM模型并進行組合使用。3. 與其他機器學習算法（如決策樹、隨機森林、貝葉斯）相比，SVM利用運籌規劃約束求最優解，此最優解是一個空間平面，可以結合特征項將不同類別完全分開。4. SVM的計算原理雖復雜，但通俗理解并不難，核心是求解空間平面，以明顯區分不同標簽項類別。5. 支持向量機的構建步驟包括數據量綱化、設置訓練和測試數據比例、參數調優，以及實現在訓練和測試數據上均有良好表現。6. SPSSAU可以快速進行支持向量機分析。詳情