支持向量机的python程序
时间: 2024-03-14 19:41:27 浏览: 116
支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种常用的机器学习算法,用于分类和回归问题。在Python中,可以使用scikit-learn库来实现支持向量机算法。
下面是一个简单的支持向量机分类器的Python程序示例:
```python
# 导入所需的库
from sklearn import svm
from sklearn.datasets import make_blobs
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成示例数据
X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=2, random_state=0, cluster_std=0.6)
# 创建支持向量机分类器对象
clf = svm.SVC(kernel='linear')
# 训练模型
clf.fit(X, y)
# 绘制决策边界和支持向量
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=30, cmap=plt.cm.Paired)
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)
# 绘制决策边界和支持向量
ax.contour(XX, YY, Z, colors='k', levels=[-1, 0, 1], alpha=0.5,
linestyles=['--', '-', '--'])
ax.scatter(clf.support_vectors_[:, 0], clf.support_vectors_[:, 1], s=100,
linewidth=1, facecolors='none', edgecolors='k')
plt.show()
```
这个程序使用`make_blobs`函数生成了一个简单的二维数据集,然后创建了一个线性核的支持向量机分类器对象`clf`,并使用`fit`方法对模型进行训练。最后,使用matplotlib库绘制了数据点、决策边界和支持向量。
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