支持向量机python实现
时间: 2023-07-07 16:06:40 浏览: 54
要使用支持向量机实现你的机器学习模型,可以使用Python中的Scikit-learn库。以下是一个简单的示例代码,展示如何使用支持向量机实现分类问题:
```python
from sklearn import svm
from sklearn.datasets import make_blobs
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建一个样本数据集
X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=2, random_state=6)
# 训练模型
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1000)
clf.fit(X, y)
# 绘制决策边界
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()
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)
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()
```
这段代码将根据样本数据集创建一个线性支持向量机,并使用SVC类进行训练。然后,它将绘制决策边界和支持向量。您可以通过调整kernel和C参数来尝试不同的支持向量机模型。
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