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Python 支持向量機(jī)分類器的實(shí)現(xiàn)

更新時(shí)間：2020年01月15日 09:16:04 作者：小游園

這篇文章主要介紹了Python 支持向量機(jī)分類器的實(shí)現(xiàn)，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

支持向量機(jī)（Support Vector Machine, SVM）是一類按監(jiān)督學(xué)習(xí)（supervised learning）方式對數(shù)據(jù)進(jìn)行二元分類的廣義線性分類器（generalized linear classifier），其決策邊界是對學(xué)習(xí)樣本求解的最大邊距超平面（maximum-margin hyperplane）

SVM使用鉸鏈損失函數(shù)（hinge loss）計(jì)算經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)（empirical risk）并在求解系統(tǒng)中加入了正則化項(xiàng)以優(yōu)化結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)（structural risk），是一個(gè)具有稀疏性和穩(wěn)健性的分類器。SVM可以通過核方法（kernel method）進(jìn)行非線性分類，是常見的核學(xué)習(xí)（kernel learning）方法之一。

SVM被提出于1964年，在二十世紀(jì)90年代后得到快速發(fā)展并衍生出一系列改進(jìn)和擴(kuò)展算法，在人像識別、文本分類等模式識別（pattern recognition）問題中有得到應(yīng)用。

import numpy as np
from scipy import io as spio
from matplotlib import pyplot as plt
from sklearn import svm
 
 
def SVM():
  '''data1——線性分類'''
  data1 = spio.loadmat('data1.mat')
  X = data1['X']
  y = data1['y']
  y = np.ravel(y)
  plot_data(X, y)
 
  model = svm.SVC(C=1.0, kernel='linear').fit(X, y) # 指定核函數(shù)為線性核函數(shù)
  plot_decisionBoundary(X, y, model) # 畫決策邊界
  '''data2——非線性分類'''
  data2 = spio.loadmat('data2.mat')
  X = data2['X']
  y = data2['y']
  y = np.ravel(y)
  plt = plot_data(X, y)
  plt.show()
 
  model = svm.SVC(gamma=100).fit(X, y) # gamma為核函數(shù)的系數(shù)，值越大擬合的越好
  plot_decisionBoundary(X, y, model, class_='notLinear') # 畫決策邊界
 
 
# 作圖
def plot_data(X, y):
  plt.figure(figsize=(10, 8))
  pos = np.where(y == 1) # 找到y(tǒng)=1的位置
  neg = np.where(y == 0) # 找到y(tǒng)=0的位置
  p1, = plt.plot(np.ravel(X[pos, 0]), np.ravel(X[pos, 1]), 'ro', markersize=8)
  p2, = plt.plot(np.ravel(X[neg, 0]), np.ravel(X[neg, 1]), 'g^', markersize=8)
  plt.xlabel("X1")
  plt.ylabel("X2")
  plt.legend([p1, p2], ["y==1", "y==0"])
  return plt
 
 
# 畫決策邊界
def plot_decisionBoundary(X, y, model, class_='linear'):
  plt = plot_data(X, y)
 
  # 線性邊界    
  if class_ == 'linear':
    w = model.coef_
    b = model.intercept_
    xp = np.linspace(np.min(X[:, 0]), np.max(X[:, 0]), 100)
    yp = -(w[0, 0] * xp + b) / w[0, 1]
    plt.plot(xp, yp, 'b-', linewidth=2.0)
    plt.show()
  else: # 非線性邊界
    x_1 = np.transpose(np.linspace(np.min(X[:, 0]), np.max(X[:, 0]), 100).reshape(1, -1))
    x_2 = np.transpose(np.linspace(np.min(X[:, 1]), np.max(X[:, 1]), 100).reshape(1, -1))
    X1, X2 = np.meshgrid(x_1, x_2)
    vals = np.zeros(X1.shape)
    for i in range(X1.shape[1]):
      this_X = np.hstack((X1[:, i].reshape(-1, 1), X2[:, i].reshape(-1, 1)))
      vals[:, i] = model.predict(this_X)
 
    plt.contour(X1, X2, vals, [0, 1], color='blue')
    plt.show()
 
 
if __name__ == "__main__":
  SVM()

以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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