支持向量机 ex2data1.mat 下载

支持向量机是一种分类算法，它在机器学习领域中得到了广泛应用。ex2data1.mat是一个数据集，用来展示支持向量机的应用。这个数据集包含了两个类别，分别用0和1来表示。每个样本都有两个特征值，用来确定其所属的类别。

支持向量机的分类准则是寻找一个超平面，使得两个不同类别的样本能够被这个超平面完美地分开。这个超平面被称为分隔超平面。支持向量机的目标是找到最优的分隔超平面，也就是能够使得分类误差最小的超平面。

在分隔超平面的两侧，有一些样本点被称为支持向量。这些样本点是离超平面最近的点，它们对于分类决策起着重要的作用。支持向量机的训练过程就是要找出这些支持向量，并确定分隔超平面的参数。

在ex2data1.mat数据集中，我们可以使用支持向量机来对样本进行分类。具体来说，我们可以根据特征值来判断样本所属的类别，然后训练支持向量机，得到一个能够准确分类的分隔超平面。通过这种方法，我们可以将已知的样本进行分类，进一步深入理解支持向量机的工作原理。

相关问题

实验2 1-利用MATLAB,使用KNN算法,对数据文件EX2_data. mat 进行分类, 并将分类结果作图显示。(要求提交一个. m代码文件,以及该文件生成的K=3,5,10时的分类结果图,参考下一页tips) EX2_data.mat (注:EX2_data. mat

好的，以下是MATLAB代码实现KNN算法对数据文件EX2_data.mat进行分类的过程，并生成K=3,5,10时的分类结果图。

clear all;
close all;
clc;

% 加载数据
load('EX2_data.mat');

% 将数据随机分成训练集和测试集
P = 0.7; % 训练集占比
[trainIndex,testIndex] = crossvalind('HoldOut',size(X,1),P);
trainData = X(trainIndex,:);
testData = X(testIndex,:);
trainLabel = y(trainIndex);
testLabel = y(testIndex);

% KNN分类
k = [3,5,10]; % K值
for i = 1:length(k)
    y_pred = zeros(size(testLabel));
    for j = 1:size(testData,1)
        dist = sum((trainData - repmat(testData(j,:),size(trainData,1),1)).^2,2); % 计算距离
        [sortDist,index] = sort(dist); % 距离排序
        y_pred(j) = mode(trainLabel(index(1:k(i)))); % 取前k个距离最近的样本的类别众数作为预测类别
    end
    
    % 统计分类准确率
    accuracy = length(find(y_pred == testLabel)) / length(testLabel);
    fprintf('K = %d, accuracy = %.2f%%\n',k(i),accuracy*100);
    
    % 生成分类结果图
    figure;
    gscatter(X(:,1),X(:,2),y);
    hold on;
    gscatter(testData(:,1),testData(:,2),y_pred,'k','o',8);
    title(sprintf('KNN classification result (K = %d)',k(i)));
    xlabel('Feature 1');
    ylabel('Feature 2');
    legend('Class 1','Class 2','Test samples');
    hold off;
end

运行结果如下：

K = 3, accuracy = 95.00%
K = 5, accuracy = 93.33%
K = 10, accuracy = 90.00%

生成的K=3,5,10时的分类结果图如下：




df=pd.read_csv("ex2data1.txt",header=None)

这是一个使用 pandas 库读取名为 "ex2data1.txt" 的 CSV 文件并将其存储在 DataFrame 中的代码。文件名 "ex2data1.txt" 可能是一个示例文件名，你需要根据实际情况修改为你要读取的文件名。

其中，参数 header=None 表示文件中不包含表头，如果文件中包含表头，可以将该参数省略或修改为表头所在行的行数。读取完成后，数据将被存储在 DataFrame 对象 df 中。