PythonSVM(支持向量机)实现方法完整示例_python支持向量机实例 - CSDN文库

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Python SVM(支持向量机支持向量机)实现方法完整示例实现方法完整示例

主要介绍了Python SVM(支持向量机)实现方法,结合完整实例形式分析了基于Python实现向量机SVM算法的具体

步骤与相关操作注意事项,需要的朋友可以参考下

本文实例讲述了Python SVM(支持向量机)实现方法。分享给大家供大家参考，具体如下：

运行环境运行环境

Pyhton3

numpy(科学计算包)

matplotlib(画图所需，不画图可不必)

计算过程计算过程

st=>start: 开始

e=>end: 结束

op1=>operation: 读入数据

op2=>operation: 格式化数据

cond=>condition: 是否达到迭代次数

op3=>operation: 寻找超平面分割最小间隔

ccond=>conditon: 数据是否改变

op4=>operation: 输出结果

st->op1->op2->cond

cond(yes)->op4->e

cond(no)->op3

啊，这markdown flow好难用，我决定就画到这吧=。=

输入样例输入样例

/* testSet.txt */

3.542485 1.977398 -1

3.018896 2.556416 -1

7.551510 -1.580030 1

2.114999 -0.004466 -1

8.127113 1.274372 1

7.108772 -0.986906 1

8.610639 2.046708 1

2.326297 0.265213 -1

3.634009 1.730537 -1

0.341367 -0.894998 -1

3.125951 0.293251 -1

2.123252 -0.783563 -1

0.887835 -2.797792 -1

7.139979 -2.329896 1

1.696414 -1.212496 -1

8.117032 0.623493 1

8.497162 -0.266649 1

4.658191 3.507396 -1

8.197181 1.545132 1

1.208047 0.213100 -1

1.928486 -0.321870 -1

2.175808 -0.014527 -1

7.886608 0.461755 1

3.223038 -0.552392 -1

3.628502 2.190585 -1

7.407860 -0.121961 1

7.286357 0.251077 1

2.301095 -0.533988 -1

-0.232542 -0.547690 -1

3.457096 -0.082216 -1

3.023938 -0.057392 -1

8.015003 0.885325 1

8.991748 0.923154 1

7.916831 -1.781735 1

7.616862 -0.217958 1

2.450939 0.744967 -1

7.270337 -2.507834 1

1.749721 -0.961902 -1

1.803111 -0.176349 -1

8.804461 3.044301 1

1.231257 -0.568573 -1

2.074915 1.410550 -1

-0.743036 -1.736103 -1

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