支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本求解的大边距超平面（maximum-margin hyperplane）

成都创新互联服务项目包括山阳网站建设、山阳网站制作、山阳网页制作以及山阳网络营销策划等。多年来，我们专注于互联网行业，利用自身积累的技术优势、行业经验、深度合作伙伴关系等，向广大中小型企业、政府机构等提供互联网行业的解决方案，山阳网站推广取得了明显的社会效益与经济效益。目前，我们服务的客户以成都为中心已经辐射到山阳省份的部分城市，未来相信会继续扩大服务区域并继续获得客户的支持与信任！

SVM使用铰链损失函数（hinge loss）计算经验风险（empirical risk）并在求解系统中加入了正则化项以优化结构风险（structural risk），是一个具有稀疏性和稳健性的分类器。SVM可以通过核方法（kernel method）进行非线性分类，是常见的核学习（kernel learning）方法之一。

SVM被提出于1964年，在二十世纪90年代后得到快速发展并衍生出一系列改进和扩展算法，在人像识别、文本分类等模式识别（pattern recognition）问题中有得到应用。

import numpy as np
from scipy import io as spio
from matplotlib import pyplot as plt
from sklearn import svm
 
 
def SVM():
  '''data1——线性分类'''
  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) # 指定核函数为线性核函数
  plot_decisionBoundary(X, y, model) # 画决策边界
  '''data2——非线性分类'''
  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为核函数的系数，值越大拟合的越好
  plot_decisionBoundary(X, y, model, class_='notLinear') # 画决策边界
 
 
# 作图
def plot_data(X, y):
  plt.figure(figsize=(10, 8))
  pos = np.where(y == 1) # 找到y=1的位置
  neg = np.where(y == 0) # 找到y=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
 
 
# 画决策边界
def plot_decisionBoundary(X, y, model, class_='linear'):
  plt = plot_data(X, y)
 
  # 线性边界    
  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: # 非线性边界
    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()

另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。

网页标题：Python支持向量机分类器的实现-创新互联
本文路径：http://hbruida.cn/article/ceescj.html