三十六维svm支持向量机python代码
时间: 2023-09-03 17:15:11 浏览: 65
以下是一个基本的SVM(支持向量机)二分类器的Python代码示例,使用sklearn库实现:
```
from sklearn import svm
from sklearn.datasets import make_blobs
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成随机数据
X, y = make_blobs(n_samples=50, centers=2, random_state=6)
# 创建SVM分类器对象
clf = svm.SVC(kernel='linear')
# 训练模型
clf.fit(X, y)
# 绘制数据点和决策边界
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=30, cmap=plt.cm.Paired)
plt.xticks(())
plt.yticks(())
plt.show()
```
此代码将生成50个数据点,其中有两个类。然后,它使用线性内核训练一个SVM分类器,并绘制出数据点和决策边界。
要使用不同的内核,只需将SVC的kernel参数更改为'poly'(多项式内核)或'rbf'(径向基函数内核)。您还可以更改其他参数,例如C(正则化参数)和gamma(内核系数)。
请注意,这只是一个简单的示例,SVM的实际用途和实现方法可能会更复杂。
相关问题
svm支持向量机python代码实现
当然可以回答!以下是SVM支持向量机Python代码实现的一些例子:
1. 使用sklearn库实现SVM支持向量机的分类
```python
from sklearn import svm
X = [[0, 0], [1, 1]]
y = [0, 1]
clf = svm.SVC()
clf.fit(X, y)
clf.predict([[2., 2.]])
```
2. 使用sklearn库实现SVM支持向量机的回归
```python
from sklearn import svm
X = [[0, 0], [2, 2]]
y = [0.5, 2.5]
clf = svm.SVR()
clf.fit(X, y)
clf.predict([[1, 1]])
```
以上是两个示例,你可以根据自己的需求进行修改。希望对你有帮助!
svm支持向量机python代码识别字符
以下是一个简单的 SVM 支持向量机 Python 代码,可以用于字符识别:
```python
from sklearn import datasets
from sklearn import svm
# 加载数据集
digits = datasets.load_digits()
# 创建 SVM 分类器
clf = svm.SVC(gamma=0.001, C=100.)
# 训练模型
clf.fit(digits.data[:-1], digits.target[:-1])
# 预测结果
result = clf.predict(digits.data[-1:])
print(result)
```
这段代码可以识别手写数字字符。