手把手教你用Python实现支持向量机（SVM）分类——以鸢尾花数据集为例

一、初识支持向量机：分类界的"边界卫士"

支持向量机（SVM）就像一位严谨的边防卫士，它的核心任务是在复杂的数据世界中划出一条最合理的分界线。不同于普通分类器只追求正确分类，SVM更注重在正确分类的基础上，让不同类别的数据保持最大的安全距离。这种特性使得它在处理小样本、高维度数据时表现优异，被广泛应用于文本分类、图像识别等领域。

二、SVM核心原理揭秘

2.1 超平面与支持向量

想象在二维空间中用直尺画分界线，三维空间中用平板分隔，这就是超平面的直观体现。而支持向量正是紧贴分界线的那些"关键数据点"，它们如同支撑桥梁的桥墩，决定了整个分类边界的位置。

2.2 核技巧：维度穿越的魔法

当数据像缠绕的毛线团无法用直线分隔时，核函数就像一台维度穿梭机。通过将数据映射到高维空间，原本纠缠的毛线团在高维空间中可能变得像整齐排列的书籍，轻松用"超平面书立"分隔开。

核函数类型	适用场景	复杂度
线性核	线性可分	低
多项式核	适度非线性	中
RBF核	复杂非线性	高

三、实战演练：Python代码实现

3.1 环境准备

# 安装必要库（已安装可跳过）
!pip install scikit-learn matplotlib numpy

3.2 数据加载与处理

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