掌握SVM分类器：支持向量机的实现与应用

版权申诉
svm分类
svm实现
支持向量机
0 下载量 162 浏览量 更新于2024-10-11 收藏 8KB RAR 举报
资源摘要信息:"支持向量机（SVM）是一种监督学习算法，主要用于解决分类和回归问题。SVM在处理高维数据方面具有强大的优势，尤其在样本数量较少时表现突出，因此它在生物信息学、图像识别和文本挖掘等领域应用广泛。SVM的基本思想是找到一个最优的超平面，将不同类别的数据分隔开来，并使得分类的间隔最大化。分类间隔指的是两个类别中最接近的样本点到分割超平面的距离之和。该算法的分类器可以看作一个决策函数，它由训练数据集中的一些支持向量决定。支持向量是距离超平面最近的那些数据点，它们对分割超平面的确定起到决定性作用。 SVM分类器在寻找最优超平面时，可以采用不同的核函数来处理非线性分类问题。核函数能够将原始空间映射到一个更高维的空间中，在这个新的空间中，原本线性不可分的数据可能会变得线性可分。常用的核函数包括线性核、多项式核、径向基函数（RBF）核和Sigmoid核等。使用不同的核函数可以构建不同类型的SVM模型，以适应不同类型的数据分布特征。 SVM的实现通常涉及到解决一个二次规划问题，目标是最大化分类间隔，同时满足数据点被正确分类的约束条件。在实际应用中，优化问题可以通过序列最小优化（SMO）算法或其他优化技术来求解。为了提高模型的泛化能力，SVM还引入了软间隔的概念，通过引入松弛变量和惩罚参数C来允许某些数据点违反间隔约束，这样可以减少过拟合的风险，提高模型在未知数据上的表现。 SVM的训练过程涉及到求解一系列的二次规划问题，这个过程可能会比较复杂和耗时。因此，在实际操作中，人们经常会利用一些现有的库和工具包来实现SVM，例如Python中的scikit-learn库，它提供了简单易用的SVM实现接口。此外，一些专门的SVM软件和工具，如libsvm等，也可以用来构建和训练SVM模型。SVM的学习和使用需要一定的数学知识，特别是线性代数和优化理论，以及对机器学习基本概念的理解。 在本资源中，标题和描述所描述的知识点涵盖了SVM的原理、实现方法和应用场景。标签则进一步细化了这些内容，指出了SVM的分类用途和其在机器学习领域的实现细节。而文件名称列表中的‘svm’简洁明了地指出了所包含的文件内容，即与SVM相关的材料或代码。"

SVM.rar_SVM labview_SVM支持向量机_labview_labview svm_支持向量回归

2022-09-19 上传
在标题“SVM.rar_SVM labview_SVM支持向量机_labview_labview svm_支持向量回归”中，我们可以看到几个关键概念：SVM、LabVIEW以及支持向量回归。这个压缩包文件内容显然与使用LabVIEW实现SVM，特别是支持向量回归...

SVM.rar_svm matlab_svm 分类_支持向量 分类 机MATLAB 程序_验证集

2022-09-22 上传
总的来说，这个"SVM.rar_svm matlab_svm 分类_支持向量 分类 机MATLAB 程序_验证集"资源提供了一个全面的SVM分类工具包，涵盖了从数据预处理到模型构建、验证的全过程。通过深入研究和实践这个程序，用户可以更好地...

svm.rar_6OP_SVM_svm python_支持向量机

2022-09-21 上传
在"svm.rar_6OP_SVM_svm python_支持向量机"这个压缩包中，包含了一个名为"svm.py"的Python实现文件，这意味着我们可以用Python编程语言来理解和操作SVM算法。Python由于其简洁易读的语法和丰富的库资源，已经成为...

coefs=model_svm.coef_ intercept=model_svm.intercept_

2023-05-16 上传
`model_svm.coef_` 返回一个数组，其中包含每个特征的权重系数。如果你的数据集有 $n$ 个特征，那么这个数组的长度就是 $n$。 `model_svm.intercept_` 返回一个实数，表示决策函数的截距。 这些权重系数和截距可以...

plt.scatter(svm.support_vectors_[:, 0], svm.support_vectors_[:, 1], color='red', marker='x')这句代码什么意思

2023-06-09 上传
其中，svm.support_vectors_[:, 0]表示SVM分类器中支持向量的X轴坐标，svm.support_vectors_[:, 1]表示SVM分类器中支持向量的Y轴坐标，color='red'表示散点的颜色为红色，marker='x'表示散点的标记为"x"。...

# extract dataset x1_x2_train = data_train[:, :-1] t_train = data_train[:, 2] # x1_x2_test = data_test[:, :-1] t_test = data_test[:, 2] if choice == 1: model = svm_bi.SVM(svm_bi.linear_kernel) elif choice == 2: #model = SVM(polynormal_kernel) model = svm_bi.SVM(svm_bi.gaussian_kernel) #model = svm_bi.SVM(svm_bi.sigmoid_kernel) elif choice == 3: model3 = svm_multi.SVM_Multi() elif choice == 4: from sklearn.svm import SVC model4 = SVC(kernel='sigmoid') else: exit() support_vec = None if choice == 4: model4.fit(x1_x2_train, t_train) pred_train = model4.predict(x1_x2_train) pred_test = model4.predict(x1_x2_test) elif choice == 1 or choice == 2: support_vec = model.train(data_train) # shape(N,1) [pred_t] pred_train = model(x1_x2_train) pred_test = model(x1_x2_test) elif choice == 3: support_vec = model3.train(data_train) pred_train = model3(x1_x2_train) pred_test = model3(x1_x2_test) else: support_vec = None pred_train = None pred_train = None，这段代码的含义是什么

2023-06-11 上传
如果选择了 sklearn SVM（choice=4），则使用 sklearn.svm.SVC(kernel='sigmoid') 建立模型。 然后，根据选择的 SVM 模型类型，使用训练集数据进行训练，并对训练集和测试集进行预测。如果选择的是 sklearn SVM ...

Traceback (most recent call last): File "/home/pi/shexiang.py", line 3, in <module> svm = cv2.ml.SVM_load("svm.xml") cv2.error: OpenCV(4.5.1) ../modules/ml/src/svm.cpp:2206: error: (-212:Parsing error) Missing or invalid SVM type in function 'read_params'

2023-06-10 上传
这个错误可能是由于 SVM 模型文件 `svm.xml` 的格式不正确导致的。您可以尝试重新生成 SVM 模型，确保其格式正确。这里提供一份 SVM 模型生成代码的示例供参考： ``` import cv2 import numpy as np # 加载训练...

import numpy as np import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt a = np.random.randint(90,96,size=(20,2)).astype(np.float32) b = np.random.randint(95,101,size=(20,2)).astype(np.float32) data = np.vstack((a,b)) data = np.array(data,dtype=np.float32) a_label = np.zeros((20,1)) b_label = np.ones((20,1)) label = np.vstack((a_label,b_label)) label = np.array(label,dtype=np.float32) svm = cv.ml.SVM_create() svm.setType(cv.ml.SVM_C_SVC) svm.setKernel(cv.ml.SVM_LINEAR) svm.setC(0.01) result = svm.train(data,cv.ml.ROW_SAMPLE,label) test = np.array([[93.92, 96.97]], dtype=np.float32) p1, p2 = svm.predict(test) plt.scatter(a[:,0],a[:,1],s=80,c="g",marker="o") plt.scatter(b[:,0],b[:,1],s=80,c="b",marker="s") plt.scatter(test[:,0],test[:,1],s=80,c="r",marker="*") plt.show() print(p1, p2)为什么代码会报下列错误n the case of classification problem the responses must be categorical; either specify varType when creating TrainData, or pass integer responses in function 'cv::ml::SVMImpl::train'

2023-05-27 上传
svm.setKernel(cv.ml.SVM_LINEAR) svm.setC(0.01) result = svm.train(train_data) test = np.array([[93.92, 96.97]], dtype=np.float32) p1, p2 = svm.predict(test) plt.scatter(a[:,0],a[:,1],s=80,c="g",...

# 导入需要的库import pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.svm import SVCfrom sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix# 读取 Excel 表格数据df = pd.read_excel('data.xlsx')# 分离特征变量和因变量X = df.iloc[:, :-1]y = df.iloc[:, -1]# 将数据分为训练集和验证集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)# 训练支持向量机模型svm = SVC(kernel='linear')svm.fit(X_train, y_train)# 预测新的数据new_data = pd.read_excel('new_data.xlsx')y_pred = svm.predict(new_data)# 输出预测结果到 Excel 表格new_data['Prediction'] = y_prednew_data.to_excel('predictions.xlsx', index=False)# 输出模型精度和混淆矩阵print('Accuracy:', accuracy_score(y_test, svm.predict(X_test)))print('Confusion Matrix:', confusion_matrix(y_test, svm.predict(X_test)))输出混淆矩阵图片

2023-05-30 上传
# 训练支持向量机模型 svm = SVC(kernel='linear') svm.fit(X_train, y_train) # 预测新的数据 new_data = pd.read_excel('new_data.xlsx') y_pred = svm.predict(new_data) # 输出预测结果到 Excel 表格 new_data...

a=np.random.randint(90,96,size=(20,2)).astype(np.float32) b=np.random.randint(95,101,size=(20,2)).astype(np.float32) data=np.vstack((a,b)) data=np.array(data,dtype="float32") alabel=np.zeros((20,1)) blabel=np.ones((20,1)) label=np.vstack((alabel,blabel)) label=np.array(label,dtype="float32") svm=cv.ml.SVM_create() svm.setType(cv.ml.SVM_C_SVC) svm.setKernel(cv.ml.SVM_LINEAR) svm.setC(0.01) result=svm.train(data,cv.ml.ROW_SAMPLE,label) test=np.vstack(([93.92],[96.97])) test=np.array(test,dtype=np.float32) p1,p2=svm.predict(test) plt.scatter(a[:,0],a[:,1],80,"g","o") plt.scatter(b[:,0],b[:,1],80,"b","s") plt.scatter(test[:,0],test[:,1],80,"r","*") plt.show() print(p1,p2)代码哪里需要修改

2023-05-27 上传
4. 在使用svm.predict函数时，应该将测试数据作为二维数组传递，例如：svm.predict(np.array([[93.92, 96.97]], dtype=np.float32))。 下面是修改后的代码： ```python import numpy as np import cv2 as cv ...
邓凌佳
  • 粉丝: 76
  • 资源: 1万+
上传资源 快速赚钱

最新资源