使用SVM解决非线性分类问题python机器学习论文
时间: 2023-08-31 21:13:37 浏览: 125
非线性分类问题可以使用支持向量机(SVM)进行解决。在Python中,可以使用scikit-learn库中的svm模块进行SVM的实现。
具体步骤如下:
1.导入所需库:
```
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import svm, datasets
```
2.导入数据集:
```
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[:, :2] # 只取前两个特征
y = iris.target
```
3.构建模型:
```
C = 1.0 # SVM正则化参数
svc = svm.SVC(kernel='rbf', C=C, gamma=0.7) # rbf核函数
svc.fit(X, y) # 训练模型
```
4.可视化结果:
```
# 生成网格数据
x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1
y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1
xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, 0.02),
np.arange(y_min, y_max, 0.02))
Z = svc.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
# 绘制决策边界和数据点
Z = Z.reshape(xx.shape)
plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Spectral, alpha=0.8)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap=plt.cm.Spectral)
plt.xlabel('Sepal length')
plt.ylabel('Sepal width')
plt.xlim(xx.min(), xx.max())
plt.ylim(yy.min(), yy.max())
plt.xticks(())
plt.yticks(())
plt.show()
```
这样就可以得到一个非线性分类的SVM模型,并可视化决策边界和数据点。