基于特征选择的SVM分类器设计文献综述

支持向量机(SVM)是一种强大的机器学习算法，已广泛应用于各种分类任务。

然而，SVM在处理高维数据集时可能会遇到性能问题，因为并非所有特征都与分类任务同等相关。

特征选择通过选择最相关的特征子集来提高SVM的性能，从而减少维度并提高分类精度。

本文献综述全面概述了基于特征选择的SVM分类器设计。

首先，我们介绍了SVM和特征选择的相关概念，然后深入研究了特征选择方法的分类，包括过滤式、包裹式和嵌入式方法，并分析了它们的优缺点。

随后，我们对现有基于特征选择的SVM分类器设计的研究进展进行了全面的回顾，重点介绍了不同特征选择算法在SVM分类器设计中的应用，并讨论了它们的性能比较。

最后，我们总结了当前研究的挑战和未来方向，为基于特征选择的SVM分类器设计提供指导。

关键词：支持向量机，特征选择，分类，降维，模式识别

##1.1支持向量机(SVM)支持向量机(SVM)是一种监督学习算法，用于分类和回归分析。

SVM的基本思想是在高维空间中找到一个最优超平面，该超平面可以最大化不同类别数据点之间的间隔。