基于支持向量机的数据分类以及绘制决策边界（超平面）_三维支持向量机如何输出分类边界

基于支持向量机的数据分类以及绘制决策边界（超平面）

为了方便结果可视化，本文主要利用二维数据点进行讨论
目录：
1、导入数据并观察数据：
2、训练集训练模型
3、绘制决策边界（超平面）观察分类效果
4、利用这四组参数对测试集进行测试并绘制图像

首先开始就列出利用的库

# coding:utf-8
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import svm  # 导入SVM模型模块
from scipy.io import loadmat  # 读取mat文件利用的模块
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1、导入数据并观察数据：
从matlab的mat文件中导入训练集和测试集，训练集和测试集都是二维数据点构成的矩阵，标签是一维点构成的矩阵（主要分为两类，故为1和2）

A=loadmat('data3.mat')
print(A.keys())
X=A['X']  # 训练集
y=A['y']  # 训练集对应标签
X_val=A['Xval']  # _val 为测试集
y_val=A['yval']
X1=X[:,0]
X2=X[:,1]
X_val1=X_val[:,0]
y=y.reshape(X1.shape)  # 由于y是n*1的矩阵，要变成一个向量才能带入模型中
y_val=y_val.reshape(X_val1.shape) # 同y
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打印出来看看

分别绘制出训练集和测试集的数据点分布情况

plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=y) #C代表按照标签绘制颜色
plt.title<
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