详解python 支持向量机(SVM)算法

下面是关于“详解Python支持向量机(SVM)算法”的完整攻略。

1. 支持向量机(SVM)算法简介

支持向量机(SVM)是一种二分类模型它的基本模型是定义特征空间上间隔最大的线性分类器，其学习策略便是间隔最大化，终可转化为一个凸二次规划问题的求解。SVM算法具有良好的泛化能力和鲁棒性，被广泛用于分类、回归和异常检测等领域。

2. Python实现支持向量机(SVM)算法

2.1 算法流程

SVM算法的流程如下：

1. 收集数据：采用任意方法收集数据，但要求数据格式为数值型。
2. 准备数据：将数据标准化。
3. 分析：可视化并观察数据。
4. 训练算法：SVM的大部分时间都源自训练，该过程主要实现两个参数的调优。
5. 测试算法：十分简单的计算过程就可以实现。
6. 使用算法：几乎所有分类问题都可以使用SVM，值得一提的是，SVM本身是一个二类分类器，对多类问题应SVM需要对代码做一些修改。

2.2 Python实现

在Python中，我们可以使用以下实现支持向量机(SVM算法：

from sklearn import svm
from sklearn.datasets import make_blobs
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成数据
X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=2, random_state=6)

# 训练模型
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1000)
clf.fit(X, y)

# 可视化结果
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=30, cmap=plt.cm.Paired)
plt.xticks(())
plt.yticks(())
plt.show()

在这个代码中，我们首先使用 make_blobs() 函数生成一个二分类数据集。然后，我们创建一个 svm.SVC 对，并使用 fit() 函数训练模型。最后，我们使用 scatter() 函数可视化结果。

下面是另一个使用支持向量机(SVM)算法的示例：

from sklearn import svm
from sklearn.datasets import make_moons
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成数据
X, y = make_moons_samples=100, noise=0.1, random_state=0)

# 训练模型
clf = svm.SVC(kernel='rbf', gamma=0.1, C=1)
clf.fit(X, y)

# 可化结果
plt(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=30, cmap=plt.cm.Paired)
plt.xticks(())
plt.yticks(())
plt.show()

在这个示例中，我们使用 make_moons() 函数生成一个非线性二分类集。然后，我们创建一个 svm.SVC 对，并使用 fit() 函数训练模型。最后，我们使用 scatter() 函数可视化结果。

2.3 说明

在实际应用中，我们可以根据具体问题选择不同的核函数和参数，以达到最佳的分类效果。SVM算法处理高维数据和非线性数据时表现出色，因此在实际应用中得到了广泛的应用。