SVM trong xử lý dữ liệu phi tuyến tính - Kỹ thuật kernel và ứng dụng.pdf

https://aicandy.vn/svm-trong-xu-ly-du-lieu-phi-tuyen-tinh-ky-thuat-kernel-va-ung-dung/
Bản quyền thuộc về: https://aicandy.vn
Học tập toàn diện: Kết nối lý thuyết, thực hành và dữ liệu thực tế
https://aicandy.vn
1
SVM trong xử lý dữ liệu phi tuyến tính:
Kỹ thuật kernel và ứng dụng
Nội dung
 1. Giới thiệu
 2. Nguyên lý hoạt động
o 2.1. SVM cho bài toán tuyến tính
o 2.2. SVM với Soft Margin
o 2.3. Kỹ thuật Kernel: Giải quyết vấn đề phi tuyến tính
 3. Ưu điểm và nhược điểm
o 3.1. Ưu điểm của SVM
o 3.2. Nhược điểm của SVM
 4. Ứng dụng của SVM trong thực tế
o 4.1. Nhận dạng hình ảnh
o 4.2. Phân loại căn bản và lọc thư rác
o 4.3. Phát hiện gian lận
o 4.4. Ứng dụng trong Y tế và sinh học
 5. Xây dựng chương trình SVM
 6. Kết luận
1. Giới thiệu
Trong học máy, việc phân tích và xử lý dữ liệu là một yếu tố quan trọng để
xây dựng các mô hình dự đoán. Một trong những khía cạnh phức tạp nhất
của dữ liệu là đặc tính phi tuyến tính. Dữ liệu phi tuyến tính đặt ra nhiều
thách thức cho các mô hình học máy tuyến tính truyền thống.
Dữ liệu tuyến tính
Dữ liệu tuyến tính là dữ liệu có thể phân tách bằng một đường thẳng (trong
không gian 2D) hoặc một siêu phẳng (trong không gian nhiều chiều). Nói
cách khác, các lớp dữ liệu có thể được chia tách một cách rõ ràng bằng một
hàm tuyến tính.
Dữ liệu phi tuyến tính
Dữ liệu phi tuyến tính là dữ liệu mà các lớp không thể phân tách bằng một
đường thẳng hoặc siêu phẳng. Trong trường hợp này, việc sử dụng các mô
hình tuyến tính sẽ không hiệu quả. Các điểm dữ liệu có thể tạo thành các
hình dạng phức tạp như vòng tròn, xoắn ốc, hoặc các bề mặt phi tuyến.

https://aicandy.vn
2
Support Vector Machine (SVM)
Support Vector Machine (SVM) là một thuật toán học máy thuộc loại
supervised learning, được sử dụng chủ yếu cho các bài toán phân loại và hồi
quy. Ý tưởng chính của SVM là tìm ra một siêu phẳng (hyperplane) tối ưu
để phân tách các lớp dữ liệu. Trong không gian hai chiều, siêu phẳng này là
một đường thẳng, còn trong không gian nhiều chiều, đó là một mặt phẳng
hoặc một siêu phẳng.
Trong trường hợp dữ liệu không thể phân tách tuyến tính (dữ liệu phi tuyến
tính), SVM sử dụng kỹ thuật kernel để chuyển dữ liệu từ không gian gốc
sang một không gian đặc trưng cao hơn, nơi dữ liệu có thể trở thành tuyến
tính. Thay vì tính toán trực tiếp các tọa độ mới, SVM sử dụng một hàm kernel
để tính toán sản phẩm vô hướng trong không gian đặc trưng đó.

https://aicandy.vn
3
2. Nguyên lý hoạt động
2.1. SVM cho bài toán tuyến tính
Khi dữ liệu là tuyến tính, nghĩa là có thể phân tách các lớp dữ liệu bằng một
đường thẳng (trong không gian 2D) hoặc một siêu phẳng (trong không gian
nhiều chiều), SVM sẽ tìm cách xác định siêu phẳng này sao cho nó
có margin (khoảng cách) lớn nhất giữa các lớp dữ liệu. Điều này giúp tối ưu
hóa khả năng phân loại và giảm thiểu lỗi phân loại.
Giả sử chúng ta có một tập dữ liệu với hai lớp, trong đó mỗi điểm dữ
liệu xi thuộc về một trong hai lớp yi∈{−1,1}.
Mục tiêu của SVM là tìm ra siêu phẳng dưới dạng:
wTx+b=0
Trong đó, w là vector trọng số và b là bias. Siêu phẳng này phải đảm bảo
phân tách hai lớp dữ liệu một cách chính xác, nghĩa là:
yi(wTxi+b)≥1,∀i
Khoảng cách từ một điểm dữ liệu đến siêu phẳng được tính bằng công thức:
|wTx+b|‖w‖

https://aicandy.vn
4
SVM sẽ tìm cách tối ưu hóa trọng số w và bias b sao cho margin (khoảng
cách giữa hai lớp) là lớn nhất. Các điểm dữ liệu gần siêu phẳng nhất được
gọi là support vectors, và chính các điểm này đóng vai trò quan trọng trong
việc xác định siêu phẳng phân loại.
Bài toán SVM tuyến tính được biểu diễn như một bài toán tối ưu hóa, với mục
tiêu là tối ưu hóa margin giữa các lớp. Ta cần cực tiểu hóa hàm mục tiêu sau:
minw,b12‖w‖2
với các ràng buộc:
yi(wTxi+b)≥1,∀i
Hàm mục tiêu 12‖w‖2 nhằm tối thiểu hóa độ lớn của vector trọng số w, tức là
tối đa hóa khoảng cách margin. Bài toán này có thể được giải bằng cách sử
dụng các kỹ thuật tối ưu hóa bậc hai (Quadratic Programming).
2.2. SVM với Soft Margin
Trong thực tế, dữ liệu có thể không hoàn toàn tuyến tính và đôi khi có nhiễu,
dẫn đến việc không thể phân tách chính xác các lớp dữ liệu bằng một siêu
phẳng. Để giải quyết vấn đề này, SVM tuyến tính sử dụng một biến số
slack ξi để cho phép một số điểm dữ liệu nằm trong margin hoặc bị phân
loại sai. Mô hình này được gọi là Soft Margin SVM.
Bài toán tối ưu hóa của Soft Margin SVM được viết lại như sau:
minw,b,ξ12‖w‖2+C∑i=1nξi
với các ràng buộc:
àyi(wTxi+b)≥1–ξi,∀ivàξi≥0
Trong đó, C là một tham số điều chỉnh, giúp cân bằng giữa việc tối thiểu hóa
lỗi phân loại và tối đa hóa margin. Khi C lớn, mô hình sẽ cố gắng giảm thiểu
lỗi phân loại, nhưng có thể dẫn đến overfitting. Ngược lại, khi C nhỏ, mô

https://aicandy.vn
5
hình sẽ tập trung vào việc tối đa hóa margin nhưng có thể chấp nhận một số
lỗi phân loại.
2.3. Kỹ thuật Kernel: Giải quyết vấn đề phi tuyến tính
Kỹ thuật kernel là phương pháp chính để mở rộng SVM từ các vấn đề tuyến
tính sang phi tuyến tính. Ý tưởng chính là biến đổi dữ liệu từ không gian
ban đầu thành một không gian đặc trưng có chiều cao hơn, nơi dữ liệu có
thể được phân tách tuyến tính.
Hãy xem xét một hàm biến đổi phi tuyến ϕ(x), chuyển dữ liệu từ không gian
gốc Rn sang không gian đặc trưng cao hơn Rm. Thay vì tính trực tiếp sản
phẩm vô hướng trong không gian đặc trưng, chúng ta sử dụng một hàm
kernel K(xi,xj) thỏa mãn:
K(xi,xj)=⟨ϕ(xi),ϕ(xj)⟩
Phương trình tối ưu hóa trong SVM với kernel sẽ trở thành:
minα12∑i,jαiαjyiyjK(xi,xj)–∑iαi
với ràng buộc:
à∑iαiyi=0vàαi≥0

https://aicandy.vn
6
Một số hàm kernel phổ biến bao gồm:
Kernel đa thức (Polynomial Kernel):
K(xi,xj)=(xiTxj+c)d
Kernel Gaussian hay RBF (Radial Basis Function):
K(xi,xj)=exp⁡(−‖xi–xj‖22σ2)
Kernel sigmoid:
K(xi,xj)=tanh⁡(κxiTxj+c)
3. Ưu điểm và nhược điểm
3.1. Ưu điểm của SVM
Hiệu quả cao với dữ liệu có số lượng đặc trưng lớn
SVM hoạt động tốt khi số lượng đặc trưng (features) của dữ liệu lớn hơn
nhiều so với số lượng mẫu dữ liệu. Điều này làm cho SVM trở thành lựa
chọn lý tưởng cho các bài toán như phân loại văn bản và nhận dạng hình
ảnh, nơi số lượng đặc trưng thường rất lớn.
Hiệu suất cao với dữ liệu phi tuyến tính
Khi dữ liệu không thể phân tách tuyến tính, SVM có thể sử dụng các kỹ thuật
kernel để chuyển đổi dữ liệu sang không gian có thể phân tách. Các kernel
phổ biến bao gồm kernel Gaussian (RBF), kernel Polynomial, và Sigmoid.
Tối ưu hóa margin
SVM tối đa hóa margin giữa các lớp dữ liệu, giúp cải thiện khả năng tổng
quát hóa (generalization) của mô hình. Margin càng lớn thì mô hình càng ít
có nguy cơ bị overfitting và có thể phân loại chính xác hơn trên dữ liệu chưa
từng gặp.
Lời giải duy nhất và tối ưu
Bài toán tối ưu hóa của SVM có lời giải duy nhất và tối ưu nhờ vào việc sử
dụng kỹ thuật tối ưu hóa bậc hai (Quadratic Programming). Điều này giúp
mô hình trở nên ổn định và dễ giải thích.

https://aicandy.vn
7
Xử lý hiệu quả với outliers
SVM có khả năng xử lý tốt các dữ liệu ngoại lai (outliers) bằng cách sử dụng
Soft Margin. Điều này cho phép mô hình phân loại chính xác ngay cả khi có
dữ liệu bị nhiễu.
3.2. Nhược điểm của SVM
Khó khăn trong việc chọn kernel phù hợp
Một trong những thách thức lớn nhất khi sử dụng SVM là lựa chọn kernel
phù hợp cho dữ liệu. Nếu chọn kernel không đúng, mô hình có thể không
hoạt động tốt và gây ra hiện tượng overfitting hoặc underfitting.
Độ phức tạp tính toán cao
SVM thường yêu cầu tính toán phức tạp, đặc biệt là với các bộ dữ liệu lớn.
Khi số lượng mẫu tăng lên, chi phí tính toán của SVM tăng theo cấp số nhân,
điều này làm giảm tính khả thi của nó đối với các bài toán dữ liệu lớn.
Nhạy cảm với dữ liệu nhiễu
Mặc dù SVM có khả năng xử lý outliers tốt, nhưng nó vẫn có thể bị ảnh
hưởng bởi các dữ liệu nhiễu. Nếu dữ liệu bị nhiễu quá mức, hiệu suất của
SVM có thể giảm mạnh.
Thời gian huấn luyện lâu
Với các bộ dữ liệu lớn hoặc có nhiều đặc trưng, thời gian huấn luyện của
SVM có thể rất lâu, đặc biệt khi cần sử dụng kernel phức tạp. Điều này có
thể là một hạn chế lớn khi xử lý dữ liệu thời gian thực hoặc yêu cầu huấn
luyện nhanh.
Khó mở rộng với nhiều lớp
Mặc dù SVM hoạt động tốt với bài toán phân loại hai lớp, việc mở rộng SVM
cho bài toán phân loại đa lớp (multi-class classification) có thể trở nên phức
tạp và kém hiệu quả hơn so với các thuật toán khác như Random Forest hay
Gradient Boosting.

https://aicandy.vn
8
4. Ứng dụng của SVM trong thực tế
Support Vector Machine (SVM) là một trong những thuật toán học máy
mạnh mẽ, được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau. SVM
không chỉ giới hạn trong việc phân loại dữ liệu tuyến tính mà còn mở rộng
để xử lý các dữ liệu phi tuyến tính phức tạp thông qua các kỹ thuật kernel.
Dưới đây là một số ứng dụng nổi bật của SVM trong thực tế.
4.1. Nhận dạng hình ảnh
SVM là một công cụ mạnh mẽ trong các bài toán nhận dạng hình ảnh. Các
ứng dụng phổ biến bao gồm nhận diện khuôn mặt, nhận dạng chữ viết tay,
và phân loại đối tượng trong ảnh. Ví dụ, trong hệ thống nhận diện khuôn
mặt, SVM có thể được sử dụng để phân loại các đặc trưng khuôn mặt thành
các lớp khác nhau, giúp xác định danh tính của người dùng.
Một ví dụ khác là nhận dạng chữ viết tay (Handwritten Character
Recognition). Trong ứng dụng này, mỗi ký tự viết tay được chuyển thành
một vector đặc trưng, và SVM sẽ phân loại các vector này vào các lớp tương
ứng với từng ký tự.
4.2. Phân loại căn bản và lọc thư rác
SVM cũng được ứng dụng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), đặc biệt là
phân loại văn bản. Một trong những ứng dụng phổ biến nhất là lọc thư rác
(spam filtering). Trong bài toán này, mỗi email được biểu diễn dưới dạng
một vector đặc trưng (chẳng hạn như tần suất xuất hiện của từ ngữ), và SVM
sẽ phân loại email vào nhóm thư rác hoặc không phải thư rác.
Ứng dụng này giúp các hệ thống email lọc bỏ những email không mong
muốn, tăng cường hiệu suất làm việc và bảo vệ người dùng khỏi các mối đe
dọa an ninh mạng.
4.3. Phát hiện gian lận
Trong lĩnh vực tài chính, SVM được sử dụng để phát hiện các hành vi gian
lận trong giao dịch. Với khả năng phân loại chính xác, SVM có thể phát hiện
các giao dịch bất thường dựa trên các mẫu dữ liệu lịch sử. Những ứng dụng

https://aicandy.vn
9
như vậy đặc biệt quan trọng trong việc bảo vệ các tổ chức tài chính khỏi các
hoạt động lừa đảo và giảm thiểu rủi ro.
Các công ty thẻ tín dụng, ngân hàng và dịch vụ tài chính thường sử dụng
SVM để phát hiện các giao dịch gian lận trong thời gian thực, giúp họ đưa
ra các biện pháp ngăn chặn kịp thời.
4.4. Ứng dụng trong Y tế và sinh học
Trong lĩnh vực y tế, SVM được sử dụng để phân tích dữ liệu y khoa, chẩn
đoán bệnh, và dự đoán kết quả điều trị. Một ví dụ điển hình là việc sử dụng
SVM để phân loại các tế bào ung thư dựa trên các mẫu sinh học. Bằng cách
phân tích dữ liệu tế bào học hoặc dữ liệu hình ảnh y tế, SVM có thể hỗ trợ
các bác sĩ trong việc chẩn đoán bệnh nhanh chóng và chính xác hơn.
Trong nghiên cứu sinh học, SVM được sử dụng để phân loại dữ liệu gene và
protein, giúp các nhà khoa học xác định các mẫu sinh học và mối liên hệ giữa
các bệnh lý và gene.
5. Xây dựng chương trình SVM
Ví dụ sau thực hiện:
Tạo dữ liệu mẫu: Sử dụng make_classification từ sklearn để tạo một tập dữ
liệu mẫu với 2 lớp.
Chuẩn hóa dữ liệu: Sử dụng StandardScaler để chuẩn hóa dữ liệu về dạng
phân phối chuẩn.
Định nghĩa mô hình SVM: SVM được xây dựng bằng cách sử dụng một lớp
tuyến tính (nn.Linear). Chúng ta sử dụng hàm mất mát Hinge
(nn.HingeEmbeddingLoss) để thực hiện huấn luyện mô hình.
Huấn luyện mô hình: Chúng ta sử dụng optimizer Adam để cập nhật trọng
số, và huấn luyện mô hình trong một số epoch nhất định.
Đánh giá mô hình: Sau khi huấn luyện, chúng ta đánh giá mô hình trên tập
test và tính toán độ chính xác.

https://aicandy.vn
10
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 1. Tạo dữ liệu mẫu với 2 lớp (binary classification)
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20,
n_informative=15, n_classes=2, random_state=42)
y = y * 2 - 1 # Chuyển đổi nhãn từ {0, 1} thành {-1, 1} cho SVM
# 2. Chia dữ liệu thành tập train và test
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y,
test_size=0.2, random_state=42)
# Chuẩn hóa dữ liệu
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)
# Chuyển dữ liệu thành tensor PyTorch
X_train = torch.tensor(X_train, dtype=torch.float32)
y_train = torch.tensor(y_train, dtype=torch.float32).unsqueeze(1) #
Thêm chiều cho nhãn
X_test = torch.tensor(X_test, dtype=torch.float32)
y_test = torch.tensor(y_test, dtype=torch.float32).unsqueeze(1)
# 3. Định nghĩa mô hình SVM
class SVM(nn.Module):
def __init__(self, input_size):

https://aicandy.vn
11
super(SVM, self).__init__()
self.linear = nn.Linear(input_size, 1) # Mô hình tuyến tính
def forward(self, x):
return self.linear(x)
# 4. Khởi tạo mô hình, optimizer và hàm mất mát
model = SVM(X_train.shape[1])
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)
hinge_loss = nn.HingeEmbeddingLoss()
# 5. Huấn luyện mô hình
num_epochs = 100
for epoch in range(num_epochs):
model.train()
optimizer.zero_grad()
# Tính toán dự đoán
outputs = model(X_train)
# Tính toán hàm mất mát SVM với Hinge Loss
loss = hinge_loss(outputs, y_train)
# Cập nhật trọng số
loss.backward()
optimizer.step()
if (epoch + 1) % 10 == 0:
print(f'Epoch [{epoch + 1}/{num_epochs}], Loss:
{loss.item():.4f}')

https://aicandy.vn
12
# 6. Đánh giá mô hình trên tập test
model.eval()
with torch.no_grad():
test_outputs = model(X_test)
test_preds = torch.sign(test_outputs) # Dự đoán lớp bằng dấu
của đầu ra
accuracy = (test_preds == y_test).float().mean().item()
print(f'Accuracy on test set: {accuracy * 100:.2f}%')
6. Kết luận
SVM là một thuật toán học máy có tính ứng dụng cao với nhiều ưu điểm
vượt trội như hiệu suất cao với dữ liệu có số lượng đặc trưng lớn, khả năng
xử lý dữ liệu phi tuyến tính với kernel, và tối ưu hóa margin. Tuy nhiên,
SVM cũng có những nhược điểm như độ phức tạp tính toán cao, khó khăn
trong việc chọn kernel phù hợp, và nhạy cảm với dữ liệu nhiễu.
Việc lựa chọn SVM làm thuật toán học máy phụ thuộc vào đặc điểm của bài
toán cụ thể. Nếu bài toán có số lượng đặc trưng lớn, dữ liệu phức tạp và cần
mô hình có khả năng tổng quát hóa tốt, SVM có thể là một lựa chọn lý tưởng.
Tuy nhiên, đối với các bài toán với dữ liệu lớn và yêu cầu thời gian xử lý
nhanh, các thuật toán khác có thể phù hợp hơn.
Bài trước
Danh mục
Bài sau
Chúc bạn thành công trong hành trình khám phá và ứng dụng trí tuệ nhân tạo
vào học tập và công việc. Đừng quên truy cập thường xuyên để cập nhật thêm
kiến thức mới tại AIcandy

SVM trong xử lý dữ liệu phi tuyến tính - Kỹ thuật kernel và ứng dụng.pdf

More Related Content

What's hot

Similar to SVM trong xử lý dữ liệu phi tuyến tính - Kỹ thuật kernel và ứng dụng.pdf

More from aicandy

Recently uploaded

SVM trong xử lý dữ liệu phi tuyến tính - Kỹ thuật kernel và ứng dụng.pdf