El desarrollo del "kernel trick' para una máquina de soporte de vectores en R

Question

He escuchado un poco sobre el 'kernel trick' para máquinas de soporte vectorial, y me preguntaba:

1. ¿Cómo identificar los problemas que podrían beneficiarse con el kernel truco?
2. Cómo ponerlo en práctica en R?

Gracias

Answer 1

1. Básicamente cualquier cosa lo que no es separable con una línea (ok, hyperplane), por ejemplo, de datos 2D como este:
   
   núcleo truco efectivamente el proyecto de esta situación en un (mayor-dim) el espacio lineal en el que la separación es posible, ver esta película para un efecto de un núcleo gaussiano en datos similares.

2. Buscar un argumento del núcleo en su svm función ;-) tenga en cuenta que el uso de un núcleo generalmente introduce nuevos parámetros para el exterior de optimización.

Answer 2

usted debe echar un vistazo a kernlab paquete de R. Incluso tienen una muy buena viñeta.