SVM支持向量机,训练与分类的实现(有标签)

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了SVM支持向量机,训练与分类的实现(有标签)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

弄懂SVM支持向量机的原理以后开始代码演练:

具体的分类思想,注释的很清楚了。

# 1 思想 分类器 
# 2 如何? 寻求一个最优的超平面 分类
# 3 核:line
# 4 数据:样本 
# 5 训练  SVM_create  train predict
# svm本质 寻求一个最优的超平面 分类
# svm 核: line
# 身高体重 训练 预测 
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#1 准备data   准备两个类样本数据,男生女生的身高和体重
rand1 = np.array([[155,48],[159,50],[164,53],[168,56],[172,60]])
rand2 = np.array([[152,53],[156,55],[160,56],[172,64],[176,65]])

# 2 label  标签(0和1)
label = np.array([[0],[0],[0],[0],[0],[1],[1],[1],[1],[1]])

# 3 data
data = np.vstack((rand1,rand2))
data = np.array(data,dtype=float32)

# svm 所有的数据都要有label
# [155,48] -- 0 女生 [152,53] ---1  男生
# 监督学习 0 负样本 1 正样本

# 4 训练
svm = cv2.ml.SVM_create() # ml  机器学习模块 SVM_create() 创建
# 属性设置
svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC) # svm type
svm.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR) # line
svm.setC(0.01)
# 训练
result = svm.train(data,cv2.ml.ROW_SAMPLE,label)
# 预测
pt_data = np.vstack([[167,55],[162,57]]) #0 女生 1男生
pt_data = np.array(pt_data,dtype=float32)
print(pt_data)
(par1,par2) = svm.predict(pt_data)
print(par2)

 

以上是关于SVM支持向量机,训练与分类的实现(有标签)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

支持向量机和集群?困惑

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