Matlab中SVM算法的实现与UCI数据集的分析

版权申诉
5星 · 超过95%的资源 1 下载量 166 浏览量 更新于2024-11-02 收藏 2KB ZIP 举报
资源摘要信息:"Matlab_SVM.zip_CVX_UCI 数据集_cvx_begin_matlab CVX工具箱_散点图 优化" ### 知识点一:Matlab环境下使用SVM算法 #### SVM算法简介 支持向量机(SVM)是一种二分类模型,其基本模型定义为特征空间上间隔最大的线性分类器,间隔最大使它有别于感知机;SVM还包括核技巧,这使它成为实质上的非线性分类器。SVM在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势。 #### Matlab实现SVM 在Matlab中实现SVM算法通常需要借助于一些高级的函数库,比如这里提及的CVX工具箱。CVX是一个Matlab软件包,用于建模和解决凸优化问题。 ### 知识点二:UCI机器学习数据集 #### UCI数据集 UCI机器学习存储库(University of California Irvine Machine Learning Repository)是机器学习领域的一个重要资源,收集了来自不同应用领域的数据集,供研究者们测试和评估他们的机器学习算法。 #### iris数据集 在描述中提及的iris数据集是UCI库中常用的示例数据集之一。它包含了150个样本,每个样本有4个特征(花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度),分类为三种不同的鸢尾花(Setosa、Versicolour、Virginica)。 ### 知识点三:Matlab数据读取与预处理 #### 使用textread函数 在Matlab中,可以通过textread函数读取数据。这个函数可以从文本文件中读取数据,通过指定“delimiter”参数可以处理分隔符,比如逗号。 ### 知识点四:CVX工具箱的安装和使用 #### CVX工具箱 CVX是一个Matlab语言的建模系统,用于解决线性、二次和半定规划等凸优化问题。使用CVX,用户可以按照一种自然的、数学化的方式来表述优化问题,无需对问题本身进行详细说明。 #### CVX的安装 要使用CVX,首先需要下载并安装CVX工具箱。下载后,解压缩文件并根据提供的说明进行安装。 #### CVX的使用 在Matlab中使用CVX,首先以"cvx_begin"作为开始的标志,然后声明需要求解的变量以及变量的大小,接着定义优化目标和约束条件,最后以"cvx_end"作为结束标志。 ### 知识点五:数据可视化 #### 散点图绘制 在使用SVM对数据进行分类后,通常需要进行可视化来直观地观察分类效果。绘制散点图可以使用Matlab的plot函数,根据得到的分类结果,将不同类别的数据点用不同的颜色或形状标记。 #### 支持向量的表示 在SVM中,支持向量是影响最终决策边界的样本点。在可视化散点图时,可以通过特别的标记来区分这些支持向量,以便观察它们在数据集中的分布情况。 ### 知识点六:文件列表解读 #### iris.data 该文件是UCI库中的iris数据集文件,包含了原始的特征数据和类别标签。 #### SVM2.m和SVMlinear.m 这两个文件可能是SVM算法的Matlab实现代码,SVMlinear可能专门用于线性SVM的实现。通过运行这些脚本,可以完成数据读取、模型训练和可视化等操作。 #### data.txt 这个文件可能是对数据集的描述,也可能是用于分析的补充数据。 整体而言,这个压缩包提供了一个使用Matlab和CVX工具箱实现SVM算法的过程,涵盖了从数据读取、模型构建、优化求解到结果可视化的完整流程。通过这些步骤,可以对UCI数据集中的数据进行分类,并将分类结果以散点图的方式展现出来。
2019-10-24 上传

优化这段代码 for j in n_components: estimator = PCA(n_components=j,random_state=42) pca_X_train = estimator.fit_transform(X_standard) pca_X_test = estimator.transform(X_standard_test) cvx = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42) cost = [-5, -3, -1, 1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15] gam = [3, 1, -1, -3, -5, -7, -9, -11, -13, -15] parameters =[{'kernel': ['rbf'], 'C': [2x for x in cost],'gamma':[2x for x in gam]}] svc_grid_search=GridSearchCV(estimator=SVC(random_state=42), param_grid=parameters,cv=cvx,scoring=scoring,verbose=0) svc_grid_search.fit(pca_X_train, train_y) param_grid = {'penalty':['l1', 'l2'], "C":[0.00001,0.0001,0.001, 0.01, 0.1, 1, 10, 100, 1000], "solver":["newton-cg", "lbfgs","liblinear","sag","saga"] # "algorithm":['auto', 'ball_tree', 'kd_tree', 'brute'] } LR_grid = LogisticRegression(max_iter=1000, random_state=42) LR_grid_search = GridSearchCV(LR_grid, param_grid=param_grid, cv=cvx ,scoring=scoring,n_jobs=10,verbose=0) LR_grid_search.fit(pca_X_train, train_y) estimators = [ ('lr', LR_grid_search.best_estimator_), ('svc', svc_grid_search.best_estimator_), ] clf = StackingClassifier(estimators=estimators, final_estimator=LinearSVC(C=5, random_state=42),n_jobs=10,verbose=0) clf.fit(pca_X_train, train_y) estimators = [ ('lr', LR_grid_search.best_estimator_), ('svc', svc_grid_search.best_estimator_), ] param_grid = {'final_estimator':[LogisticRegression(C=0.00001),LogisticRegression(C=0.0001), LogisticRegression(C=0.001),LogisticRegression(C=0.01), LogisticRegression(C=0.1),LogisticRegression(C=1), LogisticRegression(C=10),LogisticRegression(C=100), LogisticRegression(C=1000)]} Stacking_grid =StackingClassifier(estimators=estimators,) Stacking_grid_search = GridSearchCV(Stacking_grid, param_grid=param_grid, cv=cvx, scoring=scoring,n_jobs=10,verbose=0) Stacking_grid_search.fit(pca_X_train, train_y) var = Stacking_grid_search.best_estimator_ train_pre_y = cross_val_predict(Stacking_grid_search.best_estimator_, pca_X_train,train_y, cv=cvx) train_res1=get_measures_gridloo(train_y,train_pre_y) test_pre_y = Stacking_grid_search.predict(pca_X_test) test_res1=get_measures_gridloo(test_y,test_pre_y) best_pca_train_aucs.append(train_res1.loc[:,"AUC"]) best_pca_test_aucs.append(test_res1.loc[:,"AUC"]) best_pca_train_scores.append(train_res1) best_pca_test_scores.append(test_res1) train_aucs.append(np.max(best_pca_train_aucs)) test_aucs.append(best_pca_test_aucs[np.argmax(best_pca_train_aucs)].item()) train_scores.append(best_pca_train_scores[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) test_scores.append(best_pca_test_scores[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) pca_comp.append(n_components[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) print("n_components:") print(n_components[np.argmax(best_pca_train_aucs)])

2023-07-14 上传