使用线性核函数训练支持向量机的python代码

下面是使用线性核函数训练支持向量机的 Python 代码：

from sklearn import svm
import numpy as np

# 生成训练数据
X = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 1], [4, 3], [5, 3], [6, 2]])
y = np.array([1, 1, -1, -1, -1, 1])

# 定义分类器
clf = svm.SVC(kernel='linear')

# 训练模型
clf.fit(X, y)

# 预测新数据
print(clf.predict([[2, 0], [4, 4]]))

在这个例子中，我们使用 `sklearn` 库中的 `svm` 模块来实现支持向量机。首先，我们生成一个包含六个样本的训练数据集 `X` 和一个对应的标签集 `y`。然后，我们定义一个 `SVC` 分类器，设置 `kernel` 参数为 `'linear'`，即使用线性核函数。接着，我们使用 `fit` 方法来训练模型。最后，我们使用 `predict` 方法来预测新数据点的分类结果。

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使用线性核函数的支持向量机分类器（SVC画图代码

好的，以下是使用线性核函数的支持向量机分类器（SVC）的画图代码，你可以根据需要进行修改：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import svm

# 生成随机数据
np.random.seed(0)
X = np.random.randn(100, 2)
y = np.logical_xor(X[:, 0] > 0, X[:, 1] > 0)

# 创建SVC对象并拟合数据
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1).fit(X, y)

# 画出决策边界
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=30, cmap=plt.cm.Paired)
# 画出决策边界
ax = plt.gca()
xlim = ax.get_xlim()
ylim = ax.get_ylim()

# 创建网格来评估模型
xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30)
yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30)
YY, XX = np.meshgrid(yy, xx)
xy = np.vstack([XX.ravel(), YY.ravel()]).T
Z = clf.decision_function(xy).reshape(XX.shape)

# 画出决策边界和边界间的距离
ax.contour(XX, YY, Z, colors='k', levels=[-1, 0, 1], alpha=0.5,
           linestyles=['--', '-', '--'])
# 画出支持向量
ax.scatter(clf.support_vectors_[:, 0], clf.support_vectors_[:, 1], s=100,
           linewidth=1, facecolors='none', edgecolors='k')
plt.show()

这段代码会生成一个散点图和一个决策边界，其中红色和蓝色分别代表两个类别，黑色的直线是决策边界。支持向量用黑色圆圈表示。你可以根据自己的数据进行调整。

用线性核函数的支持向量机分类器画图

下面是使用线性核函数的支持向量机分类器画图的Python代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import svm
import numpy as np

# 构造训练数据
X_train = np.array([[0, 0], [1, 1], [1, 0], [0, 1]])
y_train = np.array([0, 0, 1, 1])

# 定义SVC模型
svc = svm.SVC(kernel='linear')

# 训练模型
svc.fit(X_train, y_train)

# 绘制决策边界
w = svc.coef_[0]
a = -w[0] / w[1]
xx = np.linspace(-0.5, 1.5)
yy = a * xx - (svc.intercept_[0]) / w[1]
margin = 1 / np.sqrt(np.sum(svc.coef_ ** 2))
yy_down = yy - np.sqrt(1 + a ** 2) * margin
yy_up = yy + np.sqrt(1 + a ** 2) * margin

# 绘制数据点和决策边界
plt.scatter(X_train[:, 0], X_train[:, 1], c=y_train, cmap=plt.cm.Paired)
plt.plot(xx, yy, 'k-')
plt.plot(xx, yy_down, 'k--')
plt.plot(xx, yy_up, 'k--')

# 设置图像标题和坐标轴标签
plt.title("Linear SVM")
plt.xlabel("Feature 1")
plt.ylabel("Feature 2")

# 显示图像
plt.show()

在这个示例中，我们首先构造了训练数据`X_train`和`y_train`，其中`X_train`是一个4行2列的矩阵，每行代表一个数据点的特征，`y_train`是一个1维数组，代表每个数据点的类别。接下来，我们定义了一个SVC模型，并将其拟合到训练数据上。然后，我们使用训练好的模型绘制出决策边界。具体来说，我们首先计算出超平面的斜率和截距，然后根据这些参数绘制出超平面和支持向量所构成的线段。最后，我们使用`plt.scatter`函数绘制出数据点，并设置图像标题和坐标轴标签，最终将图像显示出来。