基于支持向量机的特征提取与分类

支持向量机(Support Vector Machine，SVM)是Cottes & Vapnik于1995年首次提出的一种新的学习算法。现已广泛应用于模式识别，函数拟合等领域。与传统模式识别方法不同，支持向量机首先通过非线性变换将输入空间变换到一个高维空间，然后在这个新空间中进行优化分界面，而这种非线性变换是通过定义适当的内积函数实现的。