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13.支持向量机在故障诊断中的应用

13.1支持向量机（SVM）的基本原理

支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一种监督学习方法，广泛应用于分类和回归任务。在故障诊断中，SVM主要用于分类任务，通过构建一个超平面将不同类别的故障数据进行分离。SVM的核心思想是找到一个最优的超平面，使得不同类别的数据点之间的间隔最大化，从而提高分类的鲁棒性和准确性。

13.1.1线性可分情况下的SVM

在最简单的情况下，假设数据集是线性可分的，即存在一个超平面可以将不同类别的数据完全分开。超平面的数学表示为：

w

其中，w是