SVM的完整实现代码及解释_气体检测 svm 怎么写

#导入相关的库，这里的copy模块是为了后面做深拷贝用的
import numpy as np
import copy
import matplotlib.pyplot as plt

#读入本地的数据，读出来的数据格式都是列表形式的
def load_data(filename):
    dataset=[]
    labelset=[]
    f=open(filename)
    for line in f.readlines():
        new_line=line.strip().split()
        dataset.append([float(new_line[0]),float(new_line[1])])
        labelset.append(int(new_line[2]))
    return dataset,labelset

#随机在0到m之间选择一个整型数，用来进行一对alpha值的更新，SMO算法的思想是每次选取两个不同的alpha进行更新
def select_j(i,m):
    """parameter:i 表示第一个选定的alpha,对应第i行数据
                 m  表示数据集的总数
    """
    j=-1
    while(j==i):
        j=int(np.random.uniform(0,m))
    return j

#用来限定alpha值的上下限
def regular(H,L,a):
    if a>H:
        a=H
    if a<L:
        a=L
    return a

#简化版的SMO算法的实现，最终返回模型需要的参数alpha和b,这里后面我直接紧接着根据alpha也把w求出来了。
#注意：自己亲测试过，简化版的算法实现起来确实稍显简单，但缺点是速度比较慢，这一点你可以在与后面的完整版
#实现进行比较一下就深有体会了。但是本人觉得最大的缺点并不是这个，二是这个模型很难拟合的比较理想，试过狠多参数
#c基本都是同样的结果，这一点我觉得可能是与完整版SMO算法在实现上的最大缺陷了。
#之所以称为简化版最主要的简化就是在于第二个alpha的选定上，是从第一个alpha所对应的样本除外的其他样本中随机选取一个alpha
def simple_SMO(data,label,C,toler,max_iters):
    """C:对于线性SVM来说，C是在调参时唯一需要调节的参数了，也是非常重要的参数，它的目的在于使得分离间隔尽可能大的同时也要保证
         误分类点的个数尽可能少，调节二者平衡的重要参数。
       toler:容错率，这是自己定义的误差范围，它的由来是由KKT条件决定的，本身的kkT是有三个约束条件，但是在用于程序判断时可以等效成
       通过容错率来进行判断的两个条件，这个在于自己给定，无需进行调节。
       max_iter:最大循环次数，用于控制外围的循环，防止无限制循环
       """
    #整篇数据操作均把它转换成矩阵的形式，方便统一进行运算
    data=np.mat(data)
    label=np.mat(label).transpose()
    m,n=np.shape(data)
    alphas=np.mat(np.zeros((m,1)))
    b=0
    iter=0
    while(iter<max_iters):
        alpha_pairs_changed=0
        for i in range(m):
            Fxi=float(np.multiply(alphas,label).T*(data*data[i].T))+b
            Ei=Fxi-float(label[i])
            if ((label[i]*Ei<-toler) and (alphas[i]<C)) or ((label[i]*Ei>toler) and (alphas[i]>0)):#由kkt条件确定的，具体公式推导可见博客https://blog.csdn.net/youhuakongzhi/article/details/86660281
                j=select_j(i,m)
                Fxj=float(np.multiply(alphas,label).T*(data*data[j].T))+b
                Ej=Fxj-float(label[j])
                alphaIold=copy.deepcopy(alphas[i])#深拷贝
                alphaJold=copy.deepcopy(alphas[j])
                if label[i]!=label[j]:
        
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