支持向量机是一种经典的机器学习算法，在小样本数据集的情况下有非常广的应用。本文将循序渐进地讲解支持向量机的分类思想。
目录:
- 函数间隔和几何间隔
- 支持向量机的分类思想
- 总结
1.函数间隔和几何间隔
为了能够更好的阐述支持向量机的分类思想，需要理解函数间隔和几何间隔的定义。
1.点到超平面的距离
假设超平面方程:
点
由上式可得:
2.函数间隔和几何间隔
对于给定的训练数据集T，正样本和负样本分别为+1和-1，我们对式(1.1)稍微进行了修改:
(1) 点到平面的距离不作规范化处理，得:
(2) 去掉绝对值符号，并乘以标记结果y0,得:
d2表达式就是函数间隔的定义，有两层含义：大小表示点P0到超平面的距离，正负表示点P0是否正确分类，若d<0,分类错误；反之，则分类正确。
因此，定义点到超平面的函数间隔为:
接着定义训练数据集T的函数间隔是所有样本点(xi,yi)的函数间隔的最小值，即:
其中，
但是，若成比例的增加超平面参数w和b，超平面没有改变，但是函数间隔却成比例的增加了，这是不符合理论的，因此，需要对函数间隔进行规范化，得:
(1.7)式就是几何间隔的定义，几何间隔的值是确定的。
2.支持向量机的分类思想
1.感知机和logistic回归的分类思想
感知机的损失函数为所有误分类点到超平面的距离之和:
无误分类点时，损失函数为0，满足模型分类条件的超平面有无数个，如下图:
初始超平面为l1，误分类点为红色框，最小化式(2.1)有无穷多个满足损失函数为0的超平面，如上图的l2~ln,然而，最佳分类超平面只有一个，即支持向量机所对应的超平面。
假设logistic回归的模型是
简单地分析(2.2)式的分类思想:
(1) 当yi=1时，损失函数简化为:
若要损失函数
当
(2) 当yi=0时，损失函数
若要损失函数
当
2.支持向量机的分类思想
支持向量机结合了感知机和logistic回归分类思想，假设训练样本点(xi,yi)到超平面H的几何间隔为
用logistic回归模型分析几何间隔:
因此，当
因此，感知机的分类思想是最大化点到超平面的几何间隔，这个问题可以表示为下面的约束最优化问题:
根据几何间隔和函数间隔的关系，得几何间隔的约束最优化问题:
函数间隔是样本点到超平面的最短距离，因此，令函数间隔为常数1，那么其他样本点到超平面的距离都大于1，且最大化
由(2.8)(2.9)式，解得最优解
总结
本文结合了感知机和logistic回归的分类思想来推导支持向量机的最优化问题，即最大间隔分离超平面。
参考：
李航 《统计学习方法》
