SMO支持向量机算法代码 - CSDN文库

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#include <iostream>

#include <fstream>

#include <cmath>

#include <cstdlib>

#include <ctime>

using namespace std;

const int N = 351; //样本数总数

const int train_num = 200; //训练数据数目

const int d = 34; //维数

const double C = 1.0; //惩罚参数

const double tolerance = 0.001; //在 KKT 条件中容忍范围

const double eps = 1.0E-12; //限制条件

const double two_sigma_squared = 2.0; //RBF 核函数中的参数

int target[N]; //训练与测试样本的目标值

double b = 0; //阈值

double dense_points[N][d]; //存放训练与测试样本，0～train_num-1 训练；train_num～N-1

测试

double alph[train_num]; //拉格朗日乘子

double error_cache[train_num]; //存放 non-bound 样本误差

double precomputed_self_dot_product[N]; //预存 dot_product_func(i,i)的值，以减少计算量

/*

所用到的函数

double dot_product_func(int,int); //计算点积函数

double kernel_func(int,int); //径向机核函数 RBF

double learned_func(int); //评价分类学习函数

int takeStep(int,int); //优化两个乘子

int examineFirstChoice(int,double); //选择乘子

int examineBound(int); //边界样本

int examineNonBound(int); //非边界样本

int examineExample(int); //检查所有样本

double error_rate(); //计算测试数据误差率

void set(); //设置 target[]的值和样本

void initialize(); //初始化

*/

//计算点积函数

double dot_product_func(int i1,int i2)

{

int i;

double dot = 0;

for(i = 0; i < d; i++)

dot += dense_points[i1][i] * dense_points[i2][i];

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评论7

zc02051126

2013-03-14

不错，写的清楚

yuanye850318

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