用c语言写精简版的 smo算法

时间: 2024-02-12 19:09:35 浏览: 19
好的,以下是一个简单的C语言实现的SVM(支持向量机)分类器,使用的是SMO(Sequential Minimal Optimization)算法: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #define N 100 // 样本数 #define DIMENSION 2 // 样本维度 double alpha[N]; // 拉格朗日乘子 double b; // 偏置项 double w[DIMENSION]; // 分类超平面的法向量 double data[N][DIMENSION]; // 样本数据 double label[N]; // 标签 double dot_product(double a[], double b[]) { double result = 0; for (int i = 0; i < DIMENSION; i++) { result += a[i] * b[i]; } return result; } double kernel(double a[], double b[]) { double dot = dot_product(a, b); return dot * dot; } double error(int i) { double sum = 0; for (int j = 0; j < N; j++) { sum += alpha[j] * label[j] * kernel(data[i], data[j]); } return sum + b - label[i]; } double clip(double alpha, double L, double H) { if (alpha < L) return L; if (alpha > H) return H; return alpha; } void train(double C, double tol, int max_iter) { // 初始化 alpha 和 b for (int i = 0; i < N; i++) { alpha[i] = 0; } b = 0; int iter = 0; while (iter < max_iter) { int num_changed_alphas = 0; for (int i = 0; i < N; i++) { double Ei = error(i); if ((label[i] * Ei < -tol && alpha[i] < C) || (label[i] * Ei > tol && alpha[i] > 0)) { // 随机选择一个 j int j = rand() % N; while (j == i) { j = rand() % N; } double Ej = error(j); // 保存旧的 alpha 值 double alpha_i_old = alpha[i]; double alpha_j_old = alpha[j]; // 计算新的 L 和 H double L, H; if (label[i] != label[j]) { L = fmax(0, alpha[j] - alpha[i]); H = fmin(C, C + alpha[j] - alpha[i]); } else { L = fmax(0, alpha[i] + alpha[j] - C); H = fmin(C, alpha[i] + alpha[j]); } if (L == H) continue; // 计算 eta double eta = 2 * kernel(data[i], data[j]) - kernel(data[i], data[i]) - kernel(data[j], data[j]); if (eta >= 0) continue; // 更新 alpha[j] alpha[j] -= label[j] * (Ei - Ej) / eta; alpha[j] = clip(alpha[j], L, H); if (fabs(alpha[j] - alpha_j_old) < tol) continue; // 更新 alpha[i] alpha[i] += label[i] * label[j] * (alpha_j_old - alpha[j]); // 更新 b double b1 = b - Ei - label[i] * (alpha[i] - alpha_i_old) * kernel(data[i], data[i]) - label[j] * (alpha[j] - alpha_j_old) * kernel(data[i], data[j]); double b2 = b - Ej - label[i] * (alpha[i] - alpha_i_old) * kernel(data[i], data[j]) - label[j] * (alpha[j] - alpha_j_old) * kernel(data[j], data[j]); if (alpha[i] > 0 && alpha[i] < C) { b = b1; } else if (alpha[j] > 0 && alpha[j] < C) { b = b2; } else { b = (b1 + b2) / 2; } num_changed_alphas++; } } iter = (num_changed_alphas == 0) ? iter + 1 : 0; } // 计算 w for (int i = 0; i < DIMENSION; i++) { w[i] = 0; for (int j = 0; j < N; j++) { w[i] += alpha[j] * label[j] * data[j][i]; } } } int predict(double x[]) { double result = dot_product(w, x) + b; return (result > 0) ? 1 : -1; } int main() { // 生成样本数据 for (int i = 0; i < N; i++) { data[i][0] = rand() / (double)RAND_MAX * 2 - 1; data[i][1] = rand() / (double)RAND_MAX * 2 - 1; label[i] = (data[i][0] * data[i][0] + data[i][1] * data[i][1] < 0.5) ? 1 : -1; } // 训练 SVM double C = 1.0; // 惩罚参数 double tol = 1e-4; // 精度 int max_iter = 100; // 最大迭代次数 train(C, tol, max_iter); // 测试 SVM int correct = 0; for (int i = 0; i < N; i++) { if (predict(data[i]) == label[i]) { correct++; } } printf("Accuracy: %.2f%%\n", (double)correct / N * 100); return 0; } ``` 这个实现中采用了简单的二维数据进行测试,如果需要使用其他数据集,可以替换掉样本数据的生成部分。同时,为了简化实现,代码中使用了线性核函数,如果需要使用其他核函数,可以替换掉 `kernel` 函数的实现。

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