采用 scikit-learn 中的线性 SVM 对 iris 数据集进行二分类，输出决策边界的参数和截距、支持向量并可视化

好的，我来为您解答这个问题。

首先，我们需要导入 iris 数据集和 scikit-learn 中的 svm 模块：

from sklearn import datasets
from sklearn import svm
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[:, :2]  # 只使用前两个特征
y = iris.target

然后，我们可以使用 SVM 模型进行训练和预测，并输出决策边界的参数和截距、支持向量：

clf = svm.SVC(kernel='linear')
clf.fit(X, y)

# 输出决策边界的参数和截距
print("Coefficients:", clf.coef_)
print("Intercept:", clf.intercept_)

# 输出支持向量
support_vectors = clf.support_vectors_
print("Support Vectors:", support_vectors)

最后，我们可以将数据集和决策边界可视化：

# 生成网格点坐标
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))

# 预测网格点的标签
Z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
Z = Z.reshape(xx.shape)

# 绘制数据集和决策边界
plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.coolwarm, alpha=0.8)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap=plt.cm.coolwarm)
plt.scatter(support_vectors[:, 0], support_vectors[:, 1], s=100, facecolors='none', edgecolors='k')
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.title('SVM for iris dataset')
plt.show()

运行以上代码，即可得到决策边界和支持向量的可视化结果。