C# 实现支持向量机算法
时间: 2023-10-02 19:07:56 浏览: 75
C# 中可以使用 Accord.NET 框架实现支持向量机算法。Accord.NET 是一个开源的机器学习框架,提供了许多常用的机器学习算法实现,包括支持向量机。
以下是一个简单的示例代码,展示如何使用 Accord.NET 实现支持向量机算法:
```csharp
using Accord.MachineLearning.VectorMachines;
using Accord.MachineLearning.VectorMachines.Learning;
using Accord.Math.Optimization.Losses;
using Accord.Statistics.Kernels;
// 定义训练数据
double[][] inputs =
{
new[] {0.0, 0.0},
new[] {0.0, 1.0},
new[] {1.0, 0.0},
new[] {1.0, 1.0},
};
int[] outputs = { -1, -1, -1, 1 }; // 对应的分类标签
// 创建支持向量机
var teacher = new SequentialMinimalOptimization<Gaussian>()
{
Complexity = 100.0, // 正则化参数
Kernel = new Gaussian(), // 核函数
};
var svm = teacher.Learn(inputs, outputs);
// 使用支持向量机进行预测
double[] testInput = { 0.5, 0.5 };
int predictedOutput = Math.Sign(svm.Decide(testInput)); // 预测结果为 1
```
在上面的示例中,我们使用高斯核函数来实现支持向量机算法,并使用训练数据来训练模型。然后,我们可以使用训练好的模型来进行新数据的分类预测。