支持向量机python实例
时间: 2023-11-06 15:07:58 浏览: 44
支持向量机(SVM)是一种常见的有监督学习模型,用于模式识别、分类和回归分析。下面是一个使用Python实现的支持向量机示例:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import svm
from scipy.io import loadmat
# 加载数据
data1 = loadmat('path_to_data/ex6data1.mat')
X, y = data1['X'], data1['y']
# 创建SVM模型,并训练数据
model = svm.SVC(kernel='linear', C=1)
model.fit(X, y.flatten())
# 可视化数据和决策边界
def plotData(X, y, model):
plt.figure(figsize=(8, 5))
# 绘制散点图
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y.flatten(), cmap='rainbow')
# 绘制决策边界
ax = plt.gca()
xlim = ax.get_xlim()
ylim = ax.get_ylim()
xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30)
yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30)
XX, YY = np.meshgrid(xx, yy)
xy = np.vstack([XX.ravel(), YY.ravel()]).T
Z = model.decision_function(xy).reshape(XX.shape)
ax.contour(XX, YY, Z, colors='k', levels=[-1, 0, 1], alpha=0.5, linestyles=['--', '-', '--'])
plt.xlabel('X1')
plt.ylabel('X2')
plt.show()
# 调用函数进行绘图
plotData(X, y, model)
```
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