小样本,并不是说样本的绝对数量少(实际上,对任何算法来说,更多的样本几乎总是能带来更好的效果),而是说与问题的复杂度比起来,SVM算法要求的样本数是相对比较少的。
为什么能处理小样本,因为SVM理论是要寻找出支持向量。
非线性,是指SVM擅长应付样本数据线性不可分的情况,主要通过松弛变量(也有人叫惩罚变量)和核函数技术来实现,这一部分是SVM的精髓,以后会详细讨论。多说一句,关于文本分类这个问题究竟是不是线性可分的,尚没有定论,因此不能简单的认为它是线性可分的而作简化处理,在水落石出之前,只好先当它是线性不可分的(反正线性可分也不过是线性不可分的一种特例而已,我们向来不怕方法过于通用)。
高维模式识别是指样本维数很高,例如文本的向量表示,如果没有经过另一系列文章(《文本分类入门》)中提到过的降维处理,出现几万维的情况很正常,其他算法基本就没有能力应付了,SVM却可以,主要是因为SVM 产生的分类器很简洁,用到的样本信息很少(仅仅用到那些称之为“支持向量”的样本,此为后话),使得即使样本维数很高,也不会给存储和计算带来大麻烦(相对照而言,kNN算法在分类时就要用到所有样本,样本数巨大,每个样本维数再一高,这日子就没法过了……)。
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