试使用LIBSVDL 在西瓜数据集3.0α 上分别用线性核和高斯核训练个SVM并比较其支持向量的差别8
时间: 2023-06-18 18:05:30 浏览: 79
首先,需要下载西瓜数据集3.0α并安装LIBSVDL库。
然后,我们可以使用以下代码来加载数据集并将其分成训练集和测试集:
```python
import numpy as np
import svdL
data = np.loadtxt('watermelon_3.0α.txt', delimiter='\t')
X = data[:, 1:3] # features
y = data[:, 3] # labels
# normalize features
X = (X - np.mean(X, axis=0)) / np.std(X, axis=0)
# split data into train and test sets
train_X, train_y = X[:10], y[:10]
test_X, test_y = X[10:], y[10:]
```
接下来,我们可以使用LIBSVDL库来训练一个线性核SVM模型:
```python
# train linear kernel SVM
svm = svdL.SVM(kernel='linear', C=1)
svm.train(train_X, train_y)
# predict test set labels
pred_y = svm.predict(test_X)
# print support vectors
print('Support vectors for linear kernel SVM:')
print(svm.get_support_vectors())
```
同样,我们可以使用以下代码来训练一个高斯核SVM模型:
```python
# train Gaussian kernel SVM
svm = svdL.SVM(kernel='rbf', C=1, gamma=0.1)
svm.train(train_X, train_y)
# predict test set labels
pred_y = svm.predict(test_X)
# print support vectors
print('Support vectors for Gaussian kernel SVM:')
print(svm.get_support_vectors())
```
在训练完两个模型后,我们可以比较它们的支持向量。支持向量是SVM模型中起关键作用的数据点,它们决定了模型的边界。通常情况下,高斯核SVM模型的支持向量数会比线性核SVM模型的支持向量数要多,因为高斯核SVM模型可以更好地处理非线性问题。
通过打印支持向量,我们可以看到两个模型的支持向量数量和位置的差异。