Python实现支持向量机(SVM)算法及源代码_支持向量机python代码

Python实现支持向量机(SVM)算法及源代码

支持向量机(SVM)是一种经典的分类算法，它在解决二分类问题的性能优秀。本文将介绍如何使用Python实现SVM算法，并提供完整的源代码。

通过安装必要的Python库，我们可以开始编写SVM代码。首先，导入必要的库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import svm
from sklearn.datasets import make_blobs
1
2
3
4

然后，使用make_blobs函数创建一个数据集。该函数可以生成指定数量的样本和聚类中心。

X, y = make_blobs(n_samples=50, centers=2, random_state=6)
1

接下来，我们可以使用svm.SVC函数来训练SVM模型：

clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1000)
clf.fit(X, y)
1
2

其中，kernel参数指定SVM的核函数类型，C参数控制正则化强度。这里，我们选择线性核函数并将正则化强度设置为1000。

最后，我们可以绘制出SVM的决策边界和支持向量。

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=30, cmap=plt.cm.Paired)
# plot the decision function
ax = plt.gca()
xlim = ax.get_xlim()
ylim = ax.get_ylim()

# create grid to evaluate model
xx =
1
2
3
4
5
6
7