python svm算法smo cifar_使用smo算法编写svm对CIFAR-10数据分类

时间: 2024-05-09 15:16:24 浏览: 53
SVM算法通过将数据映射到高维空间,将数据分为两个类别。SVM算法的目标是找到一个超平面,可以将数据分为两个类别。SMO算法是一种优化算法,用于求解SVM中的二次规划问题。下面介绍如何使用SMO算法编写SVM对CIFAR-10数据进行分类。 首先,我们需要加载CIFAR-10数据集。CIFAR-10数据集包含10个类别的60000个32x32彩色图像。每个类别包含6000个图像。我们将使用Python中的pickle模块来加载数据集。以下是加载数据集的代码: ```python import pickle import numpy as np def unpickle(file): with open(file, 'rb') as fo: dict = pickle.load(fo, encoding='bytes') return dict def load_cifar10_data(): xs = [] ys = [] for j in range(5): d = unpickle('cifar-10-batches-py/data_batch_%d' % (j + 1)) x = d[b'data'] y = d[b'labels'] xs.append(x) ys.append(y) d = unpickle('cifar-10-batches-py/test_batch') xs.append(d[b'data']) ys.append(d[b'labels']) x = np.concatenate(xs) / np.float32(255) y = np.concatenate(ys) return x.reshape((len(x), -1)), np.array(y) ``` 接下来,我们将使用SMO算法来训练SVM模型。以下是使用SMO算法训练SVM模型的代码: ```python class SVM: def __init__(self, C, toler, kernel_opt=('linear', 0)): self.C = C self.toler = toler self.kernel_opt = kernel_opt def fit(self, X, y): n_samples, n_features = X.shape alpha = np.zeros(n_samples) b = 0 kernel = kernel_set[self.kernel_opt[0]] K = np.zeros((n_samples, n_samples)) for i in range(n_samples): K[:, i] = kernel(X, X[i], self.kernel_opt[1]) iter = 0 while iter < max_iter: num_changed_alphas = 0 for i in range(n_samples): Ei = np.dot(alpha * y, K[:, i]) + b - y[i] if (y[i] * Ei < -self.toler and alpha[i] < self.C) or \ (y[i] * Ei > self.toler and alpha[i] > 0): j = np.random.choice([x for x in range(n_samples) if x != i]) Ej = np.dot(alpha * y, K[:, j]) + b - y[j] alpha_i_old, alpha_j_old = alpha[i], alpha[j] if y[i] != y[j]: L = max(0, alpha[j] - alpha[i]) H = min(self.C, self.C + alpha[j] - alpha[i]) else: L = max(0, alpha[i] + alpha[j] - self.C) H = min(self.C, alpha[i] + alpha[j]) if L == H: continue eta = 2.0 * K[i, j] - K[i, i] - K[j, j] if eta >= 0: continue alpha[j] -= y[j] * (Ei - Ej) / eta alpha[j] = min(alpha[j], H) alpha[j] = max(alpha[j], L) if abs(alpha[j] - alpha_j_old) < 1e-5: continue alpha[i] += y[i] * y[j] * (alpha_j_old - alpha[j]) b1 = b - Ei - y[i] * (alpha[i] - alpha_i_old) * K[i, i] - \ y[j] * (alpha[j] - alpha_j_old) * K[i, j] b2 = b - Ej - y[i] * (alpha[i] - alpha_i_old) * K[i, j] - \ y[j] * (alpha[j] - alpha_j_old) * K[j, j] if 0 < alpha[i] < self.C: b = b1 elif 0 < alpha[j] < self.C: b = b2 else: b = (b1 + b2) / 2 num_changed_alphas += 1 if num_changed_alphas == 0: iter += 1 else: iter = 0 self.X = X self.y = y self.kernel = kernel self.alpha = alpha self.b = b def predict(self, X): n_samples, n_features = X.shape K = np.zeros((n_samples, len(self.X))) for i in range(n_samples): K[i, :] = self.kernel(self.X, X[i], self.kernel_opt[1]) y_pred = np.dot(self.alpha * self.y, K) + self.b return np.sign(y_pred) ``` 最后,我们使用以下代码来加载数据集并使用SMO算法训练SVM模型: ```python X, y = load_cifar10_data() y[y == 0] = -1 X_train, X_test = X[:50000], X[50000:] y_train, y_test = y[:50000], y[50000:] svm = SVM(C=1.0, toler=0.001, kernel_opt=('rbf', 1)) svm.fit(X_train, y_train) y_pred_train = svm.predict(X_train) y_pred_test = svm.predict(X_test) train_acc = np.mean(y_train == y_pred_train) test_acc = np.mean(y_test == y_pred_test) print('train_acc:', train_acc) print('test_acc:', test_acc) ``` 这样我们就使用SMO算法编写了SVM对CIFAR-10数据进行分类的代码。

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