请阐述支持向量机的概念与工作原理

支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种常见的机器学习算法，用于分类和回归分析。其基本思想是在高维空间中构建一个超平面（线性分类器），将不同类别的样本分隔开来，同时最大化两侧样本到超平面的距离，以提高分类的准确性。

SVM的工作原理如下：

数据预处理：将数据转换为高维空间中的向量，使得原本不可分的数据在该空间中可以用一个超平面分隔开。
寻找最优超平面：SVM通过找到最优的超平面来分割不同的数据类别，使得在超平面上方的数据属于一类，超平面下方的数据属于另一类。最优超平面是距离两侧数据点最远的超平面，也就是最大化两侧数据点到超平面的距离。
核函数：对于非线性分类问题，SVM使用核函数将低维数据映射到高维空间中。
确定支持向量：支持向量是离最优超平面最近的那些数据点，它们对分类决策边界的确定起到了重要作用。
分类决策：最终将新数据点分为两类，根据新数据点到最优超平面的距离来决定其属于哪一类。

总之，SVM是一种强大的分类器，它可以在高维空间中找到最优超平面来分隔数据，具有较高的分类准确性和鲁棒性。