不引用库写一个python实现SVM分类
时间: 2024-02-15 10:04:23 浏览: 24
实现 SVM 分类的过程比较复杂,需要涉及到数学知识和算法实现。下面是一个简单的 Python 代码示例,它实现了一个基本的 SVM 分类器:
```python
import numpy as np
class SVM():
def __init__(self, learning_rate=0.01, lambda_param=0.01, n_iters=1000):
self.learning_rate = learning_rate
self.lambda_param = lambda_param
self.n_iters = n_iters
self.weights = None
self.bias = None
def fit(self, X, y):
n_samples, n_features = X.shape
# 初始化参数
self.weights = np.zeros(n_features)
self.bias = 0
# 训练模型
for _ in range(self.n_iters):
for idx, x_i in enumerate(X):
condition = y[idx] * (np.dot(x_i, self.weights) - self.bias) >= 1
if condition:
self.weights -= self.learning_rate * (2 * self.lambda_param * self.weights)
else:
self.weights -= self.learning_rate * (2 * self.lambda_param * self.weights - np.dot(x_i, y[idx]))
self.bias -= self.learning_rate * y[idx]
def predict(self, X):
linear_output = np.dot(X, self.weights) - self.bias
return np.sign(linear_output)
```
上面的代码中,我们定义了一个 `SVM` 类,它包括了 `fit` 和 `predict` 两个方法。在 `fit` 方法中,我们使用梯度下降算法来训练模型,并更新模型的权重和偏置参数。在 `predict` 方法中,我们使用训练好的模型来进行预测。
注意,这个实现只是一个基本的 SVM 分类器,它的性能可能不如 scikit-learn 库中的 SVM 实现,并且在处理大规模数据时也可能会出现性能问题。