聚类算法最典型的例子就是KMeans 算法 。这种算法有一个统称 ， 即无人监管算法，最典型的无监督算法是聚类算法，1.结构约束优化问题；2.用SMO 算法在上述公式的优化中求对应的最优解β*；3.找到所有支持向量集S；4.更新参数W和B的值；机器学习中的SVM和聚类，机器学习算法SVM 算法是支持向量机，支持向量机算法诞生于统计学 。从某种意义上说，支持向量机算法是逻辑回归算法的增强，即通过给逻辑回归算法更严格的优化条件，支持向量机算法可以获得比逻辑回归更好的分类边界 。
1、支持向量机在地铁车站深基坑围护结构变形预测的应用?支持向量机在地铁车站深基坑围护结构变形预测中有什么应用？下面 ， 仲达咨询招投标老师将为您解答，供您参考 。目前，在城市基坑工程的设计和施工中，对基坑变形控制的要求越来越严格 。基坑围护结构的变形造成外层地层的损失，引起地面沉降，增加了外层土体向坑内的位移和坑内相应的隆起 。在相同的地质和埋深条件下 ， 由于围护结构的变形，深基坑周围地层的变形范围和幅度有很大差异 。
能否准确预测围护结构的变形对基坑工程的设计和施工具有重要意义 。然而，在地铁车站深基坑开挖过程中，支护结构的变形与其影响因素之间存在着极其复杂的非线性关系 。模拟和辨识这种非线性关系的方法有很多 ， 如模糊数学、BP神经网络、遗传算法算法 。这些方法都有不尽如人意的地方，如BP神经网络存在过拟合、样本量大、容易陷入局部极值等问题 。
2、SVM 算法采用高斯核函数,核函数的参数对结果影响大吗我来说说我的想法 。这个拟合问题的目的是找到拟合函数的参数 。例如，拟合函数值与y的绝对差值可以看作目标函数和适应度函数，拟合函数的相应参数可以看作算法中的基因编码 。每组参数对应一个拟合函数 ， 相当于一个染色体个体遗传算法 。核函数一般用于解决维数过高导致计算能力不足的缺陷，其本质是特征向量内积的平方 。
【svm算法结果分析】但是！如果能把低纬度空间的特征向量映射到高维空间，那么映射出来的特征更有可能是线性可分的(记住这里只能说可能性更大，但不能保证过去的映射一定是线性可分的)，那么我们就可以构造一个映射函数，但问题随之而来，维数扩大 ， 计算成本增加，模型效果好，但可用性下降，这也是不可以接受的 。
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