1.软件版本

matlab2022a

2.运行方法

     使用matlab2022a或者高版本仿真，运行文件夹中的tops.m或者main.m。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体操作观看提供的程序操作视频跟着操作。

3.部分仿真截图

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4.内容简介

    支持向量机（support vector machines）是一种二分类模型，它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割，分割的原则是间隔最大化，最终转化为一个凸二次规划问题来求解。由简至繁的模型包括：

    当训练样本线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性可分支持向量机；（也称硬间隔 SVM或线性可分 SVM）

    当训练样本近似线性可分时，通过软间隔最大化，学习一个线性支持向量机；（也称软间隔 SVM或线性不可分 SVM）

    当训练样本线性不可分时，通过核技巧和软间隔最大化，学习一个非线性支持向量机；（也称核函数或非线性 SVM）

    SVM 是一种二分类模型，该模型是定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；SVM 还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。其学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划的最小化问题。