数据是否线性问题
来源：8-4 实战基于SVM的分类
宝慕林0293857
2018-11-06
老师在课程说svm训练线性可分数据效果好，非线性不好，那应该怎么判断数据是否线性？
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1回答
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这个问题问得很高，衡量数据是否是线性的，最简单的办法可以将数据可视化，如果可视化之后的数据我们用肉眼直观的看，两边的数据可以很容易地在中间通过一个直线(对三维数据就是平面)进行分开，那么这个数据就是线性可分的。例如下面这两张图中的样本就是线性可分的:
对比小面这个图，就可以看到什么是线性不可分:
我们看到这个图中的样本点无法通过一条直线完全分成两个部分，就是线性不可分，在svm中使用核函数进行特征转换，就可以将输入数据的特征空间转换成线性可分的了，然后再用svm就ok了，但是Spark当前版本不支持核函数，这是因为核函数通过并行化的编程方式不好实现的原因，因此，在工程场景，可以将数据集先用核函数预处理之后入库，再通过spark进行训练10
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