ML之SVM：隨機產生100個點，建立SVM模型，找出超平面方程

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實現結果

代碼實例

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代碼實例

import numpy as np import pylab as pl from sklearn import svmX = np.r_[np.random.randn(100, 2) - [2, 2], np.random.randn(100, 2) + [2, 2]] Y = [0]*100 +[1]*100 clf = svm.SVC(kernel='linear') clf.fit(X, Y)w = clf.coef_[0] a = -w[0]/w[1] xx = np.linspace(-5, 5) yy = a*xx - (clf.intercept_[0])/w[1] b = clf.support_vectors_[0] yy_down = a*xx + (b[1] - a*b[0]) b = clf.support_vectors_[-1] yy_up = a*xx + (b[1] - a*b[0])print ("w: ", w) print ("a: ", a)# print "xx: ", xx # print "yy: ", yy print ("support_vectors_: ", clf.support_vectors_) print ("clf.coef_: ", clf.coef_)# plot the line, the points, and the nearest vectors to the plane pl.plot(xx, yy, 'k-') pl.plot(xx, yy_down, 'k--') pl.plot(xx, yy_up, 'k--')pl.scatter(clf.support_vectors_[:, 0], clf.support_vectors_[:, 1], s=80, facecolors='none') pl.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=Y, cmap=pl.cm.Paired)pl.axis('tight') pl.show()

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總結

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