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杨利霞

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发表于 2022-9-13 12:41 |只看该作者 |正序浏览

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支持向量机分类算法

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支持向量机SVM

支持向量机原理

1.寻求最有分类边界

正确：对大部分样本可以正确的划分类别

泛化：最大化支持向量间距

公平：与支持向量等距

简单：线性、直线或平面，分割超平面

2.基于核函数的生维变换

通过名为核函数的特征变换，增加新的特征，使得低维度的线性不可分问题变为高维度空间中线性可分问题。

一、引论

使用SVM支持向量机一般用于分类，得到低错误率的结果。SVM能够对训练集意外的数据点做出很好的分类决策。那么首先我们应该从数据层面上去看SVM到底是如何做决策的，这里来看这样一串数据集集合在二维平面坐标系上描绘的图：

现在我们需要考虑，是否能够画出一条直线将圆形点和星星点分开。像first第一张图片来看，圆点和星点就分的很开，很容易就可以在图中画出一条直线将两组数据分开。而看第二张图片，圆点和星点几乎都聚合在一起，要区分的话十分困难。

我们要划线将他们区分开来的话，有有无数条可以画，但是我们难以找到一条最好区分度最高的线条将它们几乎完全区分。那么在此我们需要了解两个关于数据集的基本概念：

二、理论铺垫

线性可分性（linear separability）

而对机器学习来说，涉及的多是高维空间（多维度）的数据分类，高维空间的SVM，即为超平面。机器学习的最终目的就是要找到最合适的（也即最优的）一个分类超平面（Hyper plane），从而应用这个最优分类超平面将特征数据很好地区分为两类。

决策边界

SVM是一种优化的分类算法，其动机是寻找一个最佳的决策边界，使得从决策边界与各组数据之间存在margin，并且需要使各侧的margin最大化。那么这个决策边界就是不同类之间的界限。

总而言之：在具有两个类的统计分类问题中，决策边界或决策表面是超平面，其将基础向量空间划分为两个集合，一个集合。分类器将决策边界一侧的所有点分类为属于一个类，而将另一侧的所有点分类为属于另一个类。

支持向量（support vector）

在了解了超平面和决策边界我们发现SVM的核心任务是找到一个超平面作为决策边界。那么满足该条件的决策边界实际上构造了2个平行的超平面作为间隔边界以判别样本的分类：

核方法

以回避内积的显式计算。

常见的核函数：

kernel : {'linear', 'poly', 'rbf', 'sigmoid', 'precomputed'}, default='rbf'
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当多项式核的阶为1时，其被称为线性核，对应的非线性分类器退化为线性分类器。RBF核也被称为高斯核（Gaussian kernel），其对应的映射函数将样本空间映射至无限维空间。

SMO序列最小优化算法

三、Python sklearn代码实现：

sklearn.svm.SVC****语法格式为：

class sklearn.svm.SVC( *,
C=1.0,
kernel='rbf',
degree=3,
gamma='scale',
coef0=0.0,
shrinking=True,
probability=False,
tol=0.001,
cache\_size=200,
class\_weight=None,
verbose=False,
max\_iter=- 1,
decision\_function\_shape='ovr',
break\_ties=False,
random\_state=None)

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基于鸢尾花数据的实现及解释

代码如下：

1 # 导入模块
2 import numpy as np
3 import matplotlib.pyplot as plt
4 from sklearn import svm, datasets
5 from sklearn.model\_selection import train\_test\_split
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7 # 鸢尾花数据
8 iris = datasets.load\_iris() #原始数据
9 feature = iris.data[:, :2] # 为便于绘图仅选择2个特征（根据前两列数据和结果进行分类）
10 target = iris.target
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12 #数组分组训练数据和测试数据
13 x\_train,x\_test,y\_train,y\_test=train\_test\_split(feature,target,test\_size=0.2,random\_state=2020)
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15 # 测试样本（绘制分类区域）,我们数据选了两列即就是两个特征，所以这里有xlist1，xlist2
16 xlist1 = np.linspace(x\_train[:, 0].min(), x\_t
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