支持向量机代码实现_支持向量机SVM及python实现

好的，下面是支持向量机SVM的Python实现代码：

# 导入必要的库
import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import LinearSVC

# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris["data"][:, (2, 3)]  # petal length, petal width
y = (iris["target"] == 2).astype(np.float64)  # Iris-Virginica

# 创建SVM模型
svm_clf = Pipeline([
        ("scaler", StandardScaler()),
        ("linear_svc", LinearSVC(C=1, loss="hinge")),
    ])

# 训练模型
svm_clf.fit(X, y)

# 预测新的数据
new_data = [[5.5, 1.7], [4.2, 1.5]]
svm_clf.predict(new_data)

解释一下代码：

1. 首先导入必要的库；
2. 然后加载鸢尾花数据集，只使用花瓣长度和宽度两个特征；
3. 接着创建一个SVM模型，使用Pipeline将数据标准化和SVM模型串联起来；
4. 训练模型；
5. 最后预测新的数据。

希望对您有帮助！