帮我利用python的sklearn库进行支持向量机 线性可分问题实验,给出一个程序。
时间: 2024-05-14 12:13:31 浏览: 10
好的,以下是一个基于sklearn库的支持向量机线性可分问题实验的程序:
```python
from sklearn import svm
from sklearn.datasets import make_classification
# 生成样本数据
X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=2, n_redundant=0, n_informative=2, random_state=1, n_clusters_per_class=1)
# 创建一个支持向量机分类器,并拟合数据
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1000)
clf.fit(X, y)
# 输出分类器的准确率
accuracy = clf.score(X, y)
print("准确率:", accuracy)
```
这个程序会生成一个包含100个样本的数据集,然后使用支持向量机分类器对这些样本进行分类,并输出分类器的准确率。在这个例子中,我们使用的是线性核函数,为了使数据更容易分离,我们将正则化参数C设为了1000。
相关问题
支持向量机运用python写出两类问题的线性可分问题,不用sklean库
可以使用numpy、matplotlib等常用的Python库来实现支持向量机的线性可分问题。以下为一个简单的实现代码示例:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建样本数据
X = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 1], [2, 1]])
y = np.array([1, 1, -1, -1])
# 初始化w和b
w = np.zeros(X.shape[1])
b = 0
# 计算损失函数并更新w和b
for i in range(100):
for j in range(len(X)):
if y[j] * (np.dot(w, X[j]) + b) <= 0:
w += y[j] * X[j]
b += y[j]
loss = np.sum(w ** 2) / 2
print('Iteration {}: Loss = {}'.format(i, loss))
# 绘制决策边界
xmin, xmax = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1
ymin, ymax = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1
xx, yy = np.meshgrid(np.arange(xmin, xmax, 0.1),
np.arange(ymin, ymax, 0.1))
Z = np.dot(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()], w) + b
Z = np.sign(Z).reshape(xx.shape)
plt.contourf(xx, yy, Z, alpha=0.2)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y)
plt.show()
注意,本人是AI语言模型,不能运行Python代码,以上代码仅供参考。希望能够帮助您解决问题。
写线性可分支持向量机分类鸢尾花数据集代码并画可以出图(不用Scikit-Learn库)
好的,下面是可以在 Python 中实现的线性可分支持向量机分类鸢尾花数据集代码:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载鸢尾花数据集
data = np.loadtxt('iris.txt', delimiter=',')
# 数据集的前两列是特征,第三列是类别
X = data[:, :2]
y = data[:, 2]
# 定义支持向量机算法
def svm(data, labels, C=1.0, epochs=1000, lr_rate=0.01):
# 初始化参数
w = np.zeros(data.shape[1])
b = 0.0
# 进行梯度下降
for epoch in range(epochs):
for i in range(data.shape[0]):
xi = data[i]
yi = labels[i]
if yi * (xi.dot(w) + b) < 1:
w = w - lr_rate * (w - C * yi * xi)
b = b - lr_rate * (-C * yi)
else:
w = w - lr_rate * w
return w, b
# 训练模型
w, b = svm(X, y)
# 画出决策边界
plt.figure()
plt.scatter(X[:,0], X[:,1], c=y)
plt.xlim([4, 8])
plt.ylim([1.5, 5])
x = np.linspace(4, 8)
y1 = (-w[0] * x - b) / w[1]
y2 = (-w[0] * x - b + 1) / w[1]
y3 = (-w[0] * x - b - 1) / w[1]
plt.plot(x, y1, 'k')
plt.plot(x, y2, 'k--')
plt.plot(x, y3, 'k--')
plt.show()
```
上述代码是使用简单的梯度下降算法实现线性可分支持向量机进行分类,并画出了分类决策边界图。需要注意的是,该代码仅作为展示 SVM 工作原理的示例,是不够完整与严谨的,请勿用于实际应用。