在实验8支持向量机中,绘制在简化版的SMO算法下生成的分类超平面,以及绘制在完整版的SMO算法下生成的分类超平面;数据集仍然用实验8中的“testSet.txt”python代码怎么写?
时间: 2024-03-17 09:47:15 浏览: 15
首先,我们需要读取数据集,可以使用以下代码:
```
import numpy as np
def loadDataSet(fileName):
dataMat = []
labelMat = []
with open(fileName) as fr:
for line in fr.readlines():
lineArr = line.strip().split('\t')
dataMat.append([float(lineArr[0]), float(lineArr[1])])
labelMat.append(float(lineArr[2]))
return np.array(dataMat), np.array(labelMat)
dataMat, labelMat = loadDataSet('testSet.txt')
```
然后,我们可以使用简化版的SMO算法和完整版的SMO算法来生成分类超平面,并绘制出来。这里我们可以使用Matplotlib库进行绘图。
以下是绘制简化版SMO算法下生成的分类超平面的代码:
```
import matplotlib.pyplot as plt
def plotSVM(dataMat, labelMat, alphas):
# 绘制样本点
plt.scatter(dataMat[:, 0], dataMat[:, 1], c=labelMat)
# 绘制支持向量
svIndex = np.nonzero(alphas > 0)[0]
for i in svIndex:
plt.scatter(dataMat[i, 0], dataMat[i, 1], c='red', s=50)
# 绘制分类超平面
w = np.zeros((2,))
for i in svIndex:
w += alphas[i] * labelMat[i] * dataMat[i]
x1 = np.min(dataMat[:, 0])
x2 = np.max(dataMat[:, 0])
y1 = (-w[0]*x1 - 0.0) / w[1]
y2 = (-w[0]*x2 - 0.0) / w[1]
plt.plot([x1, x2], [y1, y2])
alphas = smoSimple(dataMat, labelMat, 0.6, 0.001, 40)
plotSVM(dataMat, labelMat, alphas)
```
以下是绘制完整版SMO算法下生成的分类超平面的代码:
```
import matplotlib.pyplot as plt
def plotSVM(dataMat, labelMat, alphas):
# 绘制样本点
plt.scatter(dataMat[:, 0], dataMat[:, 1], c=labelMat)
# 绘制支持向量
svIndex = np.nonzero(alphas > 0)[0]
for i in svIndex:
plt.scatter(dataMat[i, 0], dataMat[i, 1], c='red', s=50)
# 绘制分类超平面
w = np.zeros((2,))
for i in svIndex:
w += alphas[i] * labelMat[i] * dataMat[i]
x1 = np.min(dataMat[:, 0])
x2 = np.max(dataMat[:, 0])
y1 = (-w[0]*x1 - 0.0) / w[1]
y2 = (-w[0]*x2 - 0.0) / w[1]
plt.plot([x1, x2], [y1, y2])
alphas = smoP(dataMat, labelMat, 0.6, 0.001, 40)
plotSVM(dataMat, labelMat, alphas)
```
注意:以上代码中的`smoSimple`和`smoP`函数需要根据你的实现进行修改。