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

时间: 2024-02-10 08:10:41 浏览: 35
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: ```python 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: ```python 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: ```python # 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。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

用Jupyter notebook完成Iris数据集的 Fisher线性分类,并学习数据可视化技术

二、用scikit-learn库中也有LDA的函数,下面给出测试代码三、完成Iris数据集的 Fisher线性分类,及实现可视化 一、关于Fisher算法的主要思想与数学计算步骤已在上次博客中有讲到。 若不会清楚,请访问次链接 二、用...
recommend-type

数据库管理工具:dbeaver-ce-23.1.5-macos-aarch64.dmg

1.DBeaver是一款通用数据库工具,专为开发人员和数据库管理员设计。 2.DBeaver支持多种数据库系统,包括但不限于MySQL、PostgreSQL、Oracle、DB2、MSSQL、Sybase、Mimer、HSQLDB、Derby、SQLite等,几乎涵盖了市场上所有的主流数据库。 3.支持的操作系统:包括Windows(2000/XP/2003/Vista/7/10/11)、Linux、Mac OS、Solaris、AIX、HPUX等。 4.主要特性: 数据库管理:支持数据库元数据浏览、元数据编辑(包括表、列、键、索引等)、SQL语句和脚本的执行、数据导入导出等。 用户界面:提供图形界面来查看数据库结构、执行SQL查询和脚本、浏览和导出数据,以及处理BLOB/CLOB数据等。用户界面设计简洁明了,易于使用。 高级功能:除了基本的数据库管理功能外,DBeaver还提供了一些高级功能,如数据库版本控制(可与Git、SVN等版本控制系统集成)、数据分析和可视化工具(如图表、统计信息和数据报告)、SQL代码自动补全等。
recommend-type

一份关于信号与系统的大纲教程!!!!!!!!!!!!!

一份关于信号与系统的大纲教程!!!!!!!!!!!!!
recommend-type

藏经阁-应用多活技术白皮书-40.pdf

本资源是一份关于“应用多活技术”的专业白皮书,深入探讨了在云计算环境下,企业如何应对灾难恢复和容灾需求。它首先阐述了在数字化转型过程中,容灾已成为企业上云和使用云服务的基本要求,以保障业务连续性和数据安全性。随着云计算的普及,灾备容灾虽然曾经是关键策略,但其主要依赖于数据级别的备份和恢复,存在数据延迟恢复、高成本以及扩展性受限等问题。 应用多活(Application High Availability,简称AH)作为一种以应用为中心的云原生容灾架构,被提出以克服传统灾备的局限。它强调的是业务逻辑层面的冗余和一致性,能在面对各种故障时提供快速切换,确保服务不间断。白皮书中详细介绍了应用多活的概念,包括其优势,如提高业务连续性、降低风险、减少停机时间等。 阿里巴巴作为全球领先的科技公司,分享了其在应用多活技术上的实践历程,从早期集团阶段到云化阶段的演进,展示了企业在实际操作中的策略和经验。白皮书还涵盖了不同场景下的应用多活架构,如同城、异地以及混合云环境,深入剖析了相关的技术实现、设计标准和解决方案。 技术分析部分,详细解析了应用多活所涉及的技术课题,如解决的技术问题、当前的研究状况,以及如何设计满足高可用性的系统。此外,从应用层的接入网关、微服务组件和消息组件,到数据层和云平台层面的技术原理,都进行了详尽的阐述。 管理策略方面,讨论了应用多活的投入产出比,如何平衡成本和收益,以及如何通过能力保鲜保持系统的高效运行。实践案例部分列举了不同行业的成功应用案例,以便读者了解实际应用场景的效果。 最后,白皮书展望了未来趋势,如混合云多活的重要性、应用多活作为云原生容灾新标准的地位、分布式云和AIOps对多活的推动,以及在多云多核心架构中的应用。附录则提供了必要的名词术语解释,帮助读者更好地理解全文内容。 这份白皮书为企业提供了全面而深入的应用多活技术指南,对于任何寻求在云计算时代提升业务韧性的组织来说,都是宝贵的参考资源。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

MATLAB矩阵方程求解与机器学习:在机器学习算法中的应用

![matlab求解矩阵方程](https://img-blog.csdnimg.cn/041ee8c2bfa4457c985aa94731668d73.png) # 1. MATLAB矩阵方程求解基础** MATLAB中矩阵方程求解是解决线性方程组和矩阵方程的关键技术。本文将介绍MATLAB矩阵方程求解的基础知识,包括矩阵方程的定义、求解方法和MATLAB中常用的求解函数。 矩阵方程一般形式为Ax=b,其中A为系数矩阵,x为未知数向量,b为常数向量。求解矩阵方程的过程就是求解x的值。MATLAB提供了多种求解矩阵方程的函数,如solve、inv和lu等。这些函数基于不同的算法,如LU分解
recommend-type

触发el-menu-item事件获取的event对象

触发`el-menu-item`事件时,会自动传入一个`event`对象作为参数,你可以通过该对象获取触发事件的具体信息,例如触发的元素、鼠标位置、键盘按键等。具体可以通过以下方式获取该对象的属性: 1. `event.target`:获取触发事件的目标元素,即`el-menu-item`元素本身。 2. `event.currentTarget`:获取绑定事件的元素,即包含`el-menu-item`元素的`el-menu`组件。 3. `event.key`:获取触发事件时按下的键盘按键。 4. `event.clientX`和`event.clientY`:获取触发事件时鼠标的横纵坐标
recommend-type

藏经阁-阿里云计算巢加速器:让优秀的软件生于云、长于云-90.pdf

阿里云计算巢加速器是阿里云在2022年8月飞天技术峰会上推出的一项重要举措,旨在支持和服务于企业服务领域的创新企业。通过这个平台,阿里云致力于构建一个开放的生态系统,帮助软件企业实现从云端诞生并持续成长,增强其竞争力。该加速器的核心价值在于提供1对1的技术专家支持,确保ISV(独立软件供应商)合作伙伴能获得与阿里云产品同等的技术能力,从而保障用户体验的一致性。此外,入选的ISV还将享有快速在钉钉和云市场上线的绿色通道,以及与行业客户和投资机构的对接机会,以加速业务发展。 活动期间,包括百奥利盟、极智嘉、EMQ、KodeRover、MemVerge等30家企业成为首批计算巢加速器成员,与阿里云、钉钉以及投资界专家共同探讨了技术进步、产品融合、战略规划和资本市场的关键议题。通过这次合作,企业可以借助阿里云的丰富资源和深厚技术实力,应对数字化转型中的挑战,比如精准医疗中的数据处理加速、物流智慧化的升级、数字孪生的普及和云原生图数据库的构建。 阿里云计算巢加速器不仅是一个技术支持平台,也是企业成长的催化剂。它通过举办类似2023年2月的集结活动,展示了如何通过云计算生态的力量,帮助企业在激烈的竞争中找到自己的定位,实现可持续发展。参与其中的优秀企业如神策和ONES等,都在这个平台上得到了加速和赋能,共同推动了企业服务领域的创新与进步。总结来说,阿里云计算巢加速器是一个集技术、资源和生态支持于一体的全方位服务平台,旨在帮助企业软件产业在云端绽放光彩。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

MATLAB矩阵方程求解与数据分析:在数据分析中的应用与案例

![MATLAB矩阵方程求解与数据分析:在数据分析中的应用与案例](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/007dbf114cd10afca3ca66b45196c658.png) # 1. MATLAB矩阵方程求解理论基础** MATLAB中矩阵方程求解是数值分析中一个重要的课题。矩阵方程的形式一般为`Ax = b`,其中`A`是一个系数矩阵,`x`是未知向量,`b`是常数向量。求解矩阵方程的方法有很多,包括直接求解法和迭代求解法。 直接求解法通过对系数矩阵`A`进行分解,将矩阵方程转化为求解三角形方程组或线性方程组,从而得到未知向量`x`。常见