机器学习实例---5.2、支持向量机实战篇之再撕非线性SVM笔记
机器学习实例---5.2、支持向量机实战篇之再撕非线性SVM笔记
一、总结
一句话总结：
【节约时间】：节约时间这个特性已经深入到我的骨髓之中
1、SMO算法优化？
在几百个点组成的【小规模数据集上】，简化版SMO算法的运行是没有什么问题的，但是在更大的数据集上的运行速度就会变慢。简化版SMO算法的【第二个α的选择是随机的】，针对这一问题，我们可以使用【启发式选择第二个α值】，来达到优化效果。
在选择第一个α值后，算法会通过【"启发选择方式"选择第二个α值】。
完整版SMO算法覆盖整个数据集进行计算，而简化版SMO算法是【随机选择】的。可以看出，完整版SMO算法选【出的支持向量样点更多】，更接近理想的分隔超平面。
2、优化的SMO算法？
代码思路和之前的简化版SMO算法是相似的，不同之处在于【增加了优化方法】
3、非线性SVM？
我们已经了解到，SVM如何处理线性可分的情况，而对于非线性的情况，SVM的处理方式就是选择一个【核函数】。
简而言之：在线性不可分的情况下，SVM通过某种事先选择的【非线性映射（核函数）将输入变量映到一个高维特征空间】，将其变成在高维空间线性可分，在这个高维空间中构造最优分类超平面。
4、SVM 非线性学习器分为两步？
首先使用一个【非线性映射】将数据变换到一个特征空间F；
然后在特征空间使用【线性学习器】分类。
5、核技巧(kernel trick)？
将【内积替换成核函数】的方式被称为核技巧(kernel trick)。
6、SVM 非线性数据处理 实例？
假设二维平面x-y上存在若干点，其中【点集A服从{x,y|(x1+y1)^2=1}，点集B服从{x,y|(x2+y2)^2=9}】，那么这些点在二维平面上的分布是这样的：
蓝色的是点集A，红色的是点集B，他们在xy平面上并不能线性可分，即用一条直线分割（ 虽然肉眼是可以识别的） 。采用【映射(x,y)->(x,y,x2+y2)】后，在三维空间的点的分布为：
7、SVM 非线性数据处理 实例的数据可视化（也就是解决什么数据）？
8、sklearn构建SVM分类器？
Sklearn.svm.SVC
9、SVM 优点？
可用于【线性/非线性分类】，也可以用于【回归】，泛化错误率低，也就是说具有良好的学习能力，且学到的结果具有很好的推广性。
可以解决【小样本情况】下的机器学习问题，可以解决【高维问题】，可以避免神经网络结构选择和局部极小点问题。
SVM是【最好的现成的分类器】，现成是指不加修改可直接使用。并且能够得到较低的错误率，SVM可以对训练集之外的数据点做很好的分类决策。
二、Python3《机器学习实战》学习笔记（九）：支持向量机实战篇之再撕非线性SVM
转自或参考：Python3《机器学习实战》学习笔记（九）：支持向量机实战篇之再撕非线性SVM
https://blog.csdn.net/c406495762/article/details/78158354
二 SMO算法优化
在几百个点组成的小规模数据集上，简化版SMO算法的运行是没有什么问题的，但是在更大的数据集上的运行速度就会变慢。简化版SMO算法的第二个α的选择是随机的，针对这一问题，我们可以使用启发式选择第二个α值，来达到优化效果。
1 启发选择方式
下面这两个公式想必已经不再陌生：
在实现SMO算法的时候，先计算η，再更新a_j。为了加快第二个α_j乘子的迭代速度，需要让直线的斜率增大，对于α_j的更新公式，其中η值没有什么文章可做，于是只能令：
因此，我们可以明确自己的优化方法了：
- 最外层循环，首先在样本中选择违反KKT条件的一个乘子作为最外层循环，然后用"启发式选择"选择另外一个乘子并进行这两个乘子的优化
- 在非边界乘子中寻找使得|E_i - E_j|最大的样本
- 如果没有找到，则从整个样本中随机选择一个样本
接下来，让我们看看完整版SMO算法如何实现。
2 完整版SMO算法
完整版Platt SMO算法是通过一个外循环来选择违反KKT条件的一个乘子，并且其选择过程会在这两种方式之间进行交替：
- 在所有数据集上进行单遍扫描
- 在非边界α中实现单遍扫描
非边界α指的就是那些不等于边界0或C的α值，并且跳过那些已知的不会改变的α值。所以我们要先建立这些α的列表，用于才能出α的更新状态。
在选择第一个α值后，算法会通过"启发选择方式"选择第二个α值。
3 编写代码
我们首先构建一个仅包含init方法的optStruct类，将其作为一个数据结构来使用，方便我们对于重要数据的维护。代码思路和之前的简化版SMO算法是相似的，不同之处在于增加了优化方法，如果上篇文章已经看懂，我想这个代码会很好理解。创建一个svm-smo.py文件，编写代码如下：
# -*-coding:utf-8 -*-
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import random
"""
Author:
Jack Cui
Blog:
http://blog.csdn.net/c406495762
Zhihu:
https://www.zhihu.com/people/Jack--Cui/
Modify:
2017-10-03
"""
class optStruct:
"""
数据结构，维护所有需要操作的值
Parameters：
dataMatIn - 数据矩阵
classLabels - 数据标签
C - 松弛变量
toler - 容错率
"""
def __init__(self, dataMatIn, classLabels, C, toler):
self.X = dataMatIn #数据矩阵
self.labelMat = classLabels #数据标签
self.C = C #松弛变量
self.tol = toler #容错率
self.m = np.shape(dataMatIn)[0] #数据矩阵行数
self.alphas = np.mat(np.zeros((self.m,1))) #根据矩阵行数初始化alpha参数为0
self.b = 0 #初始化b参数为0
self.eCache = np.mat(np.zeros((self.m,2))) #根据矩阵行数初始化虎误差缓存，第一列为是否有效的标志位，第二列为实际的误差E的值。
def loadDataSet(fileName):
"""
读取数据
Parameters:
fileName - 文件名
Returns:
dataMat - 数据矩阵
labelMat - 数据标签
"""
dataMat = []; labelMat = []
fr = open(fileName)
for line in fr.readlines(): #逐行读取，滤除空格等
lineArr = line.strip().split('\t')
dataMat.append([float(lineArr[0]), float(lineArr[1])]) #添加数据
labelMat.append(float(lineArr[2])) #添加标签
return dataMat,labelMat
def calcEk(oS, k):
"""
计算误差
Parameters：
oS - 数据结构
k - 标号为k的数据
Returns:
Ek - 标号为k的数据误差
"""
fXk = float(np.multiply(oS.alphas,oS.labelMat).T*(oS.X*oS.X[k,:].T) + oS.b)
Ek = fXk - float(oS.labelMat[k])
return Ek
def selectJrand(i, m):
"""
函数说明:随机选择alpha_j的索引值
Parameters:
i - alpha_i的索引值
m - alpha参数个数
Returns:
j - alpha_j的索引值
"""
j = i #选择一个不等于i的j
while (j == i):
j = int(random.uniform(0, m))
return j
def selectJ(i, oS, Ei):
"""
内循环启发方式2
Parameters：
i - 标号为i的数据的索引值
oS - 数据结构
Ei - 标号为i的数据误差
Returns:
j, maxK - 标号为j或maxK的数据的索引值
Ej - 标号为j的数据误差
"""
maxK = -1; maxDeltaE = 0; Ej = 0 #初始化
oS.eCache[i] = [1,Ei] #根据Ei更新误差缓存
validEcacheList = np.nonzero(oS.eCache[:,0].A)[0] #返回误差不为0的数据的索引值
if (len(validEcacheList)) > 1: #有不为0的误差
for k in validEcacheList: #遍历,找到最大的Ek
if k == i: continue #不计算i,浪费时间
Ek = calcEk(oS, k) #计算Ek
deltaE = abs(Ei - Ek) #计算|Ei-Ek|
if (deltaE > maxDeltaE): #找到maxDeltaE
maxK = k; maxDeltaE = deltaE; Ej = Ek
return maxK, Ej #返回maxK,Ej
else: #没有不为0的误差
j = selectJrand(i, oS.m) #随机选择alpha_j的索引值
Ej = calcEk(oS, j) #计算Ej
return j, Ej #j,Ej
def updateEk(oS, k):
"""
计算Ek,并更新误差缓存
Parameters：
oS - 数据结构
k - 标号为k的数据的索引值
Returns:
无
"""
Ek = calcEk(oS, k) #计算Ek
oS.eCache[k] = [1,Ek] #更新误差缓存
def clipAlpha(aj,H,L):
"""
修剪alpha_j
Parameters:
aj - alpha_j的值
H - alpha上限
L - alpha下限
Returns:
aj - 修剪后的alpah_j的值
"""
if aj > H:
aj = H
if L > aj:
aj = L
return aj
def innerL(i, oS):
"""
优化的SMO算法
Parameters：
i - 标号为i的数据的索引值
oS - 数据结构
Returns:
1 - 有任意一对alpha值发生变化
0 - 没有任意一对alpha值发生变化或变化太小
"""
#步骤1：计算误差Ei
Ei = calcEk(oS, i)
#优化alpha,设定一定的容错率。
if ((oS.labelMat[i] * Ei < -oS.tol) and (oS.alphas[i] < oS.C)) or ((oS.labelMat[i] * Ei > oS.tol) and (oS.alphas[i] > 0)):
#使用内循环启发方式2选择alpha_j,并计算Ej
j,Ej = selectJ(i, oS, Ei)
#保存更新前的aplpha值，使用深拷贝
alphaIold = oS.alphas[i].copy(); alphaJold = oS.alphas[j].copy();
#步骤2：计算上下界L和H
if (oS.labelMat[i] != oS.labelMat[j]):
L = max(0, oS.alphas[j] - oS.alphas[i])
H = min(oS.C, oS.C + oS.alphas[j] - oS.alphas[i])
else:
L = max(0, oS.alphas[j] + oS.alphas[i] - oS.C)
H = min(oS.C, oS.alphas[j] + oS.alphas[i])
if L == H:
print("L==H")
return 0
#步骤3：计算eta
eta = 2.0 * oS.X[i,:] * oS.X[j,:].T - oS.X[i,:] * oS.X[i,:].T - oS.X[j,:] * oS.X[j,:].T
if eta >= 0:
print("eta>=0")
return 0
#步骤4：更新alpha_j
oS.alphas[j] -= oS.labelMat[j] * (Ei - Ej)/eta
#步骤5：修剪alpha_j
oS.alphas[j] = clipAlpha(oS.alphas[j],H,L)
#更新Ej至误差缓存
updateEk(oS, j)
if (abs(oS.alphas[j] - alphaJold) < 0.00001):
print("alpha_j变化太小")
return 0
#步骤6：更新alpha_i
oS.alphas[i] += oS.labelMat[j]*oS.labelMat[i]*(alphaJold - oS.alphas[j])
#更新Ei至误差缓存
updateEk(oS, i)
#步骤7：更新b_1和b_2
b1 = oS.b - Ei- oS.labelMat[i]*(oS.alphas[i]-alphaIold)*oS.X[i,:]*oS.X[i,:].T - oS.labelMat[j]*(oS.alphas[j]-alphaJold)*oS.X[i,:]*oS.X[j,:].T
b2 = oS.b - Ej- oS.labelMat[i]*(oS.alphas[i]-alphaIold)*oS.X[i,:]*oS.X[j,:].T - oS.labelMat[j]*(oS.alphas[j]-alphaJold)*oS.X[j,:]*oS.X[j,:].T
#步骤8：根据b_1和b_2更新b
if (0 < oS.alphas[i]) and (oS.C > oS.alphas[i]): oS.b = b1
elif (0 < oS.alphas[j]) and (oS.C > oS.alphas[j]): oS.b = b2
else: oS.b = (b1 + b2)/2.0
return 1
else:
return 0
def smoP(dataMatIn, classLabels, C, toler, maxIter):
"""
完整的线性SMO算法
Parameters：
dataMatIn - 数据矩阵
classLabels - 数据标签
C - 松弛变量
toler - 容错率
maxIter - 最大迭代次数
Returns:
oS.b - SMO算法计算的b
oS.alphas - SMO算法计算的alphas
"""
oS = optStruct(np.mat(dataMatIn), np.mat(classLabels).transpose(), C, toler) #初始化数据结构
iter = 0 #初始化当前迭代次数
entireSet = True; alphaPairsChanged = 0
while (iter < maxIter) and ((alphaPairsChanged > 0) or (entireSet)): #遍历整个数据集都alpha也没有更新或者超过最大迭代次数,则退出循环
alphaPairsChanged = 0
if entireSet: #遍历整个数据集
for i in range(oS.m):
alphaPairsChanged += innerL(i,oS) #使用优化的SMO算法
print("全样本遍历:第%d次迭代 样本:%d, alpha优化次数:%d" % (iter,i,alphaPairsChanged))
iter += 1
else: #遍历非边界值
nonBoundIs = np.nonzero((oS.alphas.A > 0) * (oS.alphas.A < C))[0] #遍历不在边界0和C的alpha
for i in nonBoundIs:
alphaPairsChanged += innerL(i,oS)
print("非边界遍历:第%d次迭代 样本:%d, alpha优化次数:%d" % (iter,i,alphaPairsChanged))
iter += 1
if entireSet: #遍历一次后改为非边界遍历
entireSet = False
elif (alphaPairsChanged == 0): #如果alpha没有更新,计算全样本遍历
entireSet = True
print("迭代次数: %d" % iter)
return oS.b,oS.alphas #返回SMO算法计算的b和alphas
def showClassifer(dataMat, classLabels, w, b):
"""
分类结果可视化
Parameters:
dataMat - 数据矩阵
w - 直线法向量
b - 直线解决
Returns:
无
"""
#绘制样本点
data_plus = [] #正样本
data_minus = [] #负样本
for i in range(len(dataMat)):
if classLabels[i] > 0:
data_plus.append(dataMat[i])
else:
data_minus.append(dataMat[i])
data_plus_np = np.array(data_plus) #转换为numpy矩阵
data_minus_np = np.array(data_minus) #转换为numpy矩阵
plt.scatter(np.transpose(data_plus_np)[0], np.transpose(data_plus_np)[1], s=30, alpha=0.7) #正样本散点图
plt.scatter(np.transpose(data_minus_np)[0], np.transpose(data_minus_np)[1], s=30, alpha=0.7) #负样本散点图
#绘制直线
x1 = max(dataMat)[0]
x2 = min(dataMat)[0]
a1, a2 = w
b = float(b)
a1 = float(a1[0])
a2 = float(a2[0])
y1, y2 = (-b- a1*x1)/a2, (-b - a1*x2)/a2
plt.plot([x1, x2], [y1, y2])
#找出支持向量点
for i, alpha in enumerate(alphas):
if abs(alpha) > 0:
x, y = dataMat[i]
plt.scatter([x], [y], s=150, c='none', alpha=0.7, linewidth=1.5, edgecolor='red')
plt.show()
def calcWs(alphas,dataArr,classLabels):
"""
计算w
Parameters:
dataArr - 数据矩阵
classLabels - 数据标签
alphas - alphas值
Returns:
w - 计算得到的w
"""
X = np.mat(dataArr); labelMat = np.mat(classLabels).transpose()
m,n = np.shape(X)
w = np.zeros((n,1))
for i in range(m):
w += np.multiply(alphas[i]*labelMat[i],X[i,:].T)
return w
if __name__ == '__main__':
dataArr, classLabels = loadDataSet('testSet.txt')
b, alphas = smoP(dataArr, classLabels, 0.6, 0.001, 40)
w = calcWs(alphas,dataArr, classLabels)
showClassifer(dataArr, classLabels, w, b)
完整版SMO算法(左图)与简化版SMO算法(右图)运行结果对比如下图所示：
图中画红圈的样本点为支持向量上的点，是满足算法的一种解。完整版SMO算法覆盖整个数据集进行计算，而简化版SMO算法是随机选择的。可以看出，完整版SMO算法选出的支持向量样点更多，更接近理想的分隔超平面。
对比两种算法的运算时间，我的测试结果是完整版SMO算法的速度比简化版SMO算法的速度快6倍左右。
其实，优化方法不仅仅是简单的启发式选择，还有其他优化方法，SMO算法速度还可以进一步提高。但是鉴于文章进度，这里不再进行展开。感兴趣的朋友，可以移步这里进行理论学习：http://www.cnblogs.com/zangrunqiang/p/5515872.html
三 非线性SVM
1 核技巧
我们已经了解到，SVM如何处理线性可分的情况，而对于非线性的情况，SVM的处理方式就是选择一个核函数。简而言之：在线性不可分的情况下，SVM通过某种事先选择的非线性映射（核函数）将输入变量映到一个高维特征空间，将其变成在高维空间线性可分，在这个高维空间中构造最优分类超平面。
根据上篇文章，线性可分的情况下，可知最终的超平面方程为：
将上述公式用内积来表示：
对于线性不可分，我们使用一个非线性映射，将数据映射到特征空间，在特征空间中使用线性学习器，分类函数变形如下：
其中ϕ从输入空间(X)到某个特征空间(F)的映射，这意味着建立非线性学习器分为两步：
- 首先使用一个非线性映射将数据变换到一个特征空间F；
- 然后在特征空间使用线性学习器分类。
如果有一种方法可以在特征空间中直接计算内积<ϕ(x_i),ϕ(x)>，就像在原始输入点的函数中一样，就有可能将两个步骤融合到一起建立一个分线性的学习器，这样直接计算的方法称为核函数方法。
这里直接给出一个定义：核是一个函数k，对所有x,z∈X，满足k(x,z)=<ϕ(x_i),ϕ(x)>，这里ϕ(·)是从原始输入空间X到内积空间F的映射。
简而言之：如果不是用核技术，就会先计算线性映ϕ(x_1)和ϕ(x_2)，然后计算这它们的内积，使用了核技术之后，先把ϕ(x_1)和ϕ(x_2)的一般表达式<ϕ(x_1),ϕ(x_2)>=k(<ϕ(x_1),ϕ(x_2) >)计算出来，这里的<·，·>表示内积，k(·，·)就是对应的核函数，这个表达式往往非常简单，所以计算非常方便。
这种将内积替换成核函数的方式被称为核技巧(kernel trick)。
2 非线性数据处理
已经知道了核技巧是什么，但是为什么要这样做呢？我们先举一个简单的例子，进行说明。假设二维平面x-y上存在若干点，其中点集A服从{x,y|x2+y2=1}，点集B服从{x,y|x2+y2=9}，那么这些点在二维平面上的分布是这样的：
蓝色的是点集A，红色的是点集B，他们在xy平面上并不能线性可分，即用一条直线分割（ 虽然肉眼是可以识别的） 。采用映射(x,y)->(x,y,x2+y2)后，在三维空间的点的分布为：
可见红色和蓝色的点被映射到了不同的平面，在更高维空间中是线性可分的（用一个平面去分割）。
上述例子中的样本点的分布遵循圆的分布。继续推广到椭圆的一般样本形式：
上图的两类数据分布为两个椭圆的形状，这样的数据本身就是不可分的。不难发现，这两个半径不同的椭圆是加上了少量的噪音生成得到的。所以，一个理想的分界应该也是一个椭圆，而不是一个直线。如果用X1和X2来表示这个二维平面的两个坐标的话，我们知道这个分界椭圆可以写为：
这个方程就是高中学过的椭圆一般方程。注意上面的形式，如果我们构造另外一个五维的空间，其中五个坐标的值分别为：
那么，显然我们可以将这个分界的椭圆方程写成如下形式：
这个关于新的坐标Z1,Z2,Z3,Z4,Z5的方程，就是一个超平面方程，它的维度是5。也就是说，如果我们做一个映射 ϕ : 二维 → 五维，将 X1,X2按照上面的规则映射为 Z1,Z2,··· ,Z5，那么在新的空间中原来的数据将变成线性可分的，从而使用之前我们推导的线性分类算法就可以进行处理了。
我们举个简单的计算例子，现在假设已知的映射函数为：
这个是一个从2维映射到5维的例子。如果没有使用核函数，根据上一小节的介绍，我们需要先结算映射后的结果，然后再进行内积运算。那么对于两个向量a1=(x1,x2)和a2=(y1,y2)有：
另外，如果我们不进行映射计算，直接运算下面的公式：
你会发现，这两个公式的计算结果是相同的。区别在于什么呢？
- 一个是根据映射函数，映射到高维空间中，然后再根据内积的公式进行计算，计算量大；
- 另一个则直接在原来的低维空间中进行计算，而不需要显式地写出映射后的结果，计算量小。
其实，在这个例子中，核函数就是：
我们通过k(x1,x2)的低维运算得到了先映射再内积的高维运算的结果，这就是核函数的神奇之处，它有效减少了我们的计算量。在这个例子中，我们对一个2维空间做映射，选择的新的空间是原始空间的所以一阶和二阶的组合，得到了5维的新空间；如果原始空间是3维的，那么我们会得到19维的新空间，这个数目是呈爆炸性增长的。如果我们使用ϕ(·)做映射计算，难度非常大，而且如果遇到无穷维的情况，就根本无从计算了。所以使用核函数进行计算是非常有必要的。
3 核技巧的实现
通过核技巧的转变，我们的分类函数变为：
我们的对偶问题变成了：
这样，我们就避开了高纬度空间中的计算。当然，我们刚刚的例子是非常简单的，我们可以手动构造出来对应映射的核函数出来，如果对于任意一个映射，要构造出对应的核函数就很困难了。因此，通常，人们会从一些常用的核函数中进行选择，根据问题和数据的不同，选择不同的参数，得到不同的核函数。接下来，要介绍的就是一个非常流行的核函数，那就是径向基核函数。
径向基核函数是SVM中常用的一个核函数。径向基核函数采用向量作为自变量的函数，能够基于向量举例运算输出一个标量。径向基核函数的高斯版本的公式如下：
其中，σ是用户自定义的用于确定到达率(reach)或者说函数值跌落到0的速度参数。上述高斯核函数将数据从原始空间映射到无穷维空间。关于无穷维空间，我们不必太担心。高斯核函数只是一个常用的核函数，使用者并不需要确切地理解数据到底是如何表现的，而且使用高斯核函数还会得到一个理想的结果。如果σ选得很大的话，高次特征上的权重实际上衰减得非常快，所以实际上（数值上近似一下）相当于一个低维的子空间；反过来，如果σ选得很小，则可以将任意的数据映射为线性可分——当然，这并不一定是好事，因为随之而来的可能是非常严重的过拟合问题。不过，总的来说，通过调控参数σ，高斯核实际上具有相当高的灵活性，也是使用最广泛的核函数之一。
四 编程实现非线性SVM
接下来，我们将使用testSetRBF.txt和testSetRBF2.txt，前者作为训练集，后者作为测试集。数据集下载地址：https://github.com/Jack-Cherish/Machine-Learning/tree/master/SVM
1 可视化数据集
我们先编写程序简单看下数据集：
# -*-coding:utf-8 -*-
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def showDataSet(dataMat, labelMat):
"""
数据可视化
Parameters:
dataMat - 数据矩阵
labelMat - 数据标签
Returns:
无
"""
data_plus = [] #正样本
data_minus = [] #负样本
for i in range(len(dataMat)):
if labelMat[i] > 0:
data_plus.append(dataMat[i])
else:
data_minus.append(dataMat[i])
data_plus_np = np.array(data_plus) #转换为numpy矩阵
data_minus_np = np.array(data_minus) #转换为numpy矩阵
plt.scatter(np.transpose(data_plus_np)[0], np.transpose(data_plus_np)[1]) #正样本散点图
plt.scatter(np.transpose(data_minus_np)[0], np.transpose(data_minus_np)[1]) #负样本散点图
plt.show()
if __name__ == '__main__':
dataArr,labelArr = loadDataSet('testSetRBF.txt') #加载训练集
showDataSet(dataArr, labelArr)
程序运行结果：
可见，数据明显是线性不可分的。下面我们根据公式，编写核函数，并增加初始化参数kTup用于存储核函数有关的信息，同时我们只要将之前的内积运算变成核函数的运算即可。最后编写testRbf()函数，用于测试。创建svmMLiA.py文件，编写代码如下：
# -*-coding:utf-8 -*-
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import random
"""
Author:
Jack Cui
Blog:
http://blog.csdn.net/c406495762
Zhihu:
https://www.zhihu.com/people/Jack--Cui/
Modify:
2017-10-03
"""
class optStruct:
"""
数据结构，维护所有需要操作的值
Parameters：
dataMatIn - 数据矩阵
classLabels - 数据标签
C - 松弛变量
toler - 容错率
kTup - 包含核函数信息的元组,第一个参数存放核函数类别，第二个参数存放必要的核函数需要用到的参数
"""
def __init__(self, dataMatIn, classLabels, C, toler, kTup):
self.X = dataMatIn #数据矩阵
self.labelMat = classLabels #数据标签
self.C = C #松弛变量
self.tol = toler #容错率
self.m = np.shape(dataMatIn)[0] #数据矩阵行数
self.alphas = np.mat(np.zeros((self.m,1))) #根据矩阵行数初始化alpha参数为0
self.b = 0 #初始化b参数为0
self.eCache = np.mat(np.zeros((self.m,2))) #根据矩阵行数初始化虎误差缓存，第一列为是否有效的标志位，第二列为实际的误差E的值。
self.K = np.mat(np.zeros((self.m,self.m))) #初始化核K
for i in range(self.m): #计算所有数据的核K
self.K[:,i] = kernelTrans(self.X, self.X[i,:], kTup)
def kernelTrans(X, A, kTup):
"""
通过核函数将数据转换更高维的空间
Parameters：
X - 数据矩阵
A - 单个数据的向量
kTup - 包含核函数信息的元组
Returns:
K - 计算的核K
"""
m,n = np.shape(X)
K = np.mat(np.zeros((m,1)))
if kTup[0] == 'lin': K = X * A.T #线性核函数,只进行内积。
elif kTup[0] == 'rbf': #高斯核函数,根据高斯核函数公式进行计算
for j in range(m):
deltaRow = X[j,:] - A
K[j] = deltaRow*deltaRow.T
K = np.exp(K/(-1*kTup[1]**2)) #计算高斯核K
else: raise NameError('核函数无法识别')
return K #返回计算的核K
def loadDataSet(fileName):
"""
读取数据
Parameters:
fileName - 文件名
Returns:
dataMat - 数据矩阵
labelMat - 数据标签
"""
dataMat = []; labelMat = []
fr = open(fileName)
for line in fr.readlines(): #逐行读取，滤除空格等
lineArr = line.strip().split('\t')
dataMat.append([float(lineArr[0]), float(lineArr[1])]) #添加数据
labelMat.append(float(lineArr[2])) #添加标签
return dataMat,labelMat
def calcEk(oS, k):
"""
计算误差
Parameters：
oS - 数据结构
k - 标号为k的数据
Returns:
Ek - 标号为k的数据误差
"""
fXk = float(np.multiply(oS.alphas,oS.labelMat).T*oS.K[:,k] + oS.b)
Ek = fXk - float(oS.labelMat[k])
return Ek
def selectJrand(i, m):
"""
函数说明:随机选择alpha_j的索引值
Parameters:
i - alpha_i的索引值
m - alpha参数个数
Returns:
j - alpha_j的索引值
"""
j = i #选择一个不等于i的j
while (j == i):
j = int(random.uniform(0, m))
return j
def selectJ(i, oS, Ei):
"""
内循环启发方式2
Parameters：
i - 标号为i的数据的索引值
oS - 数据结构
Ei - 标号为i的数据误差
Returns:
j, maxK - 标号为j或maxK的数据的索引值
Ej - 标号为j的数据误差
"""
maxK = -1; maxDeltaE = 0; Ej = 0 #初始化
oS.eCache[i] = [1,Ei] #根据Ei更新误差缓存
validEcacheList = np.nonzero(oS.eCache[:,0].A)[0] #返回误差不为0的数据的索引值
if (len(validEcacheList)) > 1: #有不为0的误差
for k in validEcacheList: #遍历,找到最大的Ek
if k == i: continue #不计算i,浪费时间
Ek = calcEk(oS, k) #计算Ek
deltaE = abs(Ei - Ek) #计算|Ei-Ek|
if (deltaE > maxDeltaE): #找到maxDeltaE
maxK = k; maxDeltaE = deltaE; Ej = Ek
return maxK, Ej #返回maxK,Ej
else: #没有不为0的误差
j = selectJrand(i, oS.m) #随机选择alpha_j的索引值
Ej = calcEk(oS, j) #计算Ej
return j, Ej #j,Ej
def updateEk(oS, k):
"""
计算Ek,并更新误差缓存
Parameters：
oS - 数据结构
k - 标号为k的数据的索引值
Returns:
无
"""
Ek = calcEk(oS, k) #计算Ek
oS.eCache[k] = [1,Ek] #更新误差缓存
def clipAlpha(aj,H,L):
"""
修剪alpha_j
Parameters:
aj - alpha_j的值
H - alpha上限
L - alpha下限
Returns:
aj - 修剪后的alpah_j的值
"""
if aj > H:
aj = H
if L > aj:
aj = L
return aj
def innerL(i, oS):
"""
优化的SMO算法
Parameters：
i - 标号为i的数据的索引值
oS - 数据结构
Returns:
1 - 有任意一对alpha值发生变化
0 - 没有任意一对alpha值发生变化或变化太小
"""
#步骤1：计算误差Ei
Ei = calcEk(oS, i)
#优化alpha,设定一定的容错率。
if ((oS.labelMat[i] * Ei < -oS.tol) and (oS.alphas[i] < oS.C)) or ((oS.labelMat[i] * Ei > oS.tol) and (oS.alphas[i] > 0)):
#使用内循环启发方式2选择alpha_j,并计算Ej
j,Ej = selectJ(i, oS, Ei)
#保存更新前的aplpha值，使用深拷贝
alphaIold = oS.alphas[i].copy(); alphaJold = oS.alphas[j].copy();
#步骤2：计算上下界L和H
if (oS.labelMat[i] != oS.labelMat[j]):
L = max(0, oS.alphas[j] - oS.alphas[i])
H = min(oS.C, oS.C + oS.alphas[j] - oS.alphas[i])
else:
L = max(0, oS.alphas[j] + oS.alphas[i] - oS.C)
H = min(oS.C, oS.alphas[j] + oS.alphas[i])
if L == H:
print("L==H")
return 0
#步骤3：计算eta
eta = 2.0 * oS.K[i,j] - oS.K[i,i] - oS.K[j,j]
if eta >= 0:
print("eta>=0")
return 0
#步骤4：更新alpha_j
oS.alphas[j] -= oS.labelMat[j] * (Ei - Ej)/eta
#步骤5：修剪alpha_j
oS.alphas[j] = clipAlpha(oS.alphas[j],H,L)
#更新Ej至误差缓存
updateEk(oS, j)
if (abs(oS.alphas[j] - alphaJold) < 0.00001):
print("alpha_j变化太小")
return 0
#步骤6：更新alpha_i
oS.alphas[i] += oS.labelMat[j]*oS.labelMat[i]*(alphaJold - oS.alphas[j])
#更新Ei至误差缓存
updateEk(oS, i)
#步骤7：更新b_1和b_2
b1 = oS.b - Ei- oS.labelMat[i]*(oS.alphas[i]-alphaIold)*oS.K[i,i] - oS.labelMat[j]*(oS.alphas[j]-alphaJold)*oS.K[i,j]
b2 = oS.b - Ej- oS.labelMat[i]*(oS.alphas[i]-alphaIold)*oS.K[i,j]- oS.labelMat[j]*(oS.alphas[j]-alphaJold)*oS.K[j,j]
#步骤8：根据b_1和b_2更新b
if (0 < oS.alphas[i]) and (oS.C > oS.alphas[i]): oS.b = b1
elif (0 < oS.alphas[j]) and (oS.C > oS.alphas[j]): oS.b = b2
else: oS.b = (b1 + b2)/2.0
return 1
else:
return 0
def smoP(dataMatIn, classLabels, C, toler, maxIter, kTup = ('lin',0)):
"""
完整的线性SMO算法
Parameters：
dataMatIn - 数据矩阵
classLabels - 数据标签
C - 松弛变量
toler - 容错率
maxIter - 最大迭代次数
kTup - 包含核函数信息的元组
Returns:
oS.b - SMO算法计算的b
oS.alphas - SMO算法计算的alphas
"""
oS = optStruct(np.mat(dataMatIn), np.mat(classLabels).transpose(), C, toler, kTup) #初始化数据结构
iter = 0 #初始化当前迭代次数
entireSet = True; alphaPairsChanged = 0
while (iter < maxIter) and ((alphaPairsChanged > 0) or (entireSet)): #遍历整个数据集都alpha也没有更新或者超过最大迭代次数,则退出循环
alphaPairsChanged = 0
if entireSet: #遍历整个数据集
for i in range(oS.m):
alphaPairsChanged += innerL(i,oS) #使用优化的SMO算法
print("全样本遍历:第%d次迭代 样本:%d, alpha优化次数:%d" % (iter,i,alphaPairsChanged))
iter += 1
else: #遍历非边界值
nonBoundIs = np.nonzero((oS.alphas.A > 0) * (oS.alphas.A < C))[0] #遍历不在边界0和C的alpha
for i in nonBoundIs:
alphaPairsChanged += innerL(i,oS)
print("非边界遍历:第%d次迭代 样本:%d, alpha优化次数:%d" % (iter,i,alphaPairsChanged))
iter += 1
if entireSet: #遍历一次后改为非边界遍历
entireSet = False
elif (alphaPairsChanged == 0): #如果alpha没有更新,计算全样本遍历
entireSet = True
print("迭代次数: %d" % iter)
return oS.b,oS.alphas #返回SMO算法计算的b和alphas
def testRbf(k1 = 1.3):
"""
测试函数
Parameters:
k1 - 使用高斯核函数的时候表示到达率
Returns:
无
"""
dataArr,labelArr = loadDataSet('testSetRBF.txt') #加载训练集
b,alphas = smoP(dataArr, labelArr, 200, 0.0001, 100, ('rbf', k1)) #根据训练集计算b和alphas
datMat = np.mat(dataArr); labelMat = np.mat(labelArr).transpose()
svInd = np.nonzero(alphas.A > 0)[0] #获得支持向量
sVs = datMat[svInd]
labelSV = labelMat[svInd];
print("支持向量个数:%d" % np.shape(sVs)[0])
m,n = np.shape(datMat)
errorCount = 0
for i in range(m):
kernelEval = kernelTrans(sVs,datMat[i,:],('rbf', k1)) #计算各个点的核
predict = kernelEval.T * np.multiply(labelSV,alphas[svInd]) + b #根据支持向量的点，计算超平面，返回预测结果
if np.sign(predict) != np.sign(labelArr[i]): errorCount += 1 #返回数组中各元素的正负符号，用1和-1表示，并统计错误个数
print("训练集错误率: %.2f%%" % ((float(errorCount)/m)*100)) #打印错误率
dataArr,labelArr = loadDataSet('testSetRBF2.txt') #加载测试集
errorCount = 0
datMat = np.mat(dataArr); labelMat = np.mat(labelArr).transpose()
m,n = np.shape(datMat)
for i in range(m):
kernelEval = kernelTrans(sVs,datMat[i,:],('rbf', k1)) #计算各个点的核
predict=kernelEval.T * np.multiply(labelSV,alphas[svInd]) + b #根据支持向量的点，计算超平面，返回预测结果
if np.sign(predict) != np.sign(labelArr[i]): errorCount += 1 #返回数组中各元素的正负符号，用1和-1表示，并统计错误个数
print("测试集错误率: %.2f%%" % ((float(errorCount)/m)*100)) #打印错误率
def showDataSet(dataMat, labelMat):
"""
数据可视化
Parameters:
dataMat - 数据矩阵
labelMat - 数据标签
Returns:
无
"""
data_plus = [] #正样本
data_minus = [] #负样本
for i in range(len(dataMat)):
if labelMat[i] > 0:
data_plus.append(dataMat[i])
else:
data_minus.append(dataMat[i])
data_plus_np = np.array(data_plus) #转换为numpy矩阵
data_minus_np = np.array(data_minus) #转换为numpy矩阵
plt.scatter(np.transpose(data_plus_np)[0], np.transpose(data_plus_np)[1]) #正样本散点图
plt.scatter(np.transpose(data_minus_np)[0], np.transpose(data_minus_np)[1]) #负样本散点图
plt.show()
if __name__ == '__main__':
testRbf()
运行结果如下图所示：
可以看到，训练集错误率为1%，测试集错误率都是4%，训练耗时1.7s。可以尝试更换不同的K1参数以观察测试错误率、训练错误率、支持向量个数随k1的变化情况。你会发现K1过大，会出现过拟合的情况，即训练集错误率低，但是测试集错误率高。
五 klearn构建SVM分类器
在第一篇文章中，我们使用了kNN进行手写数字识别。它的缺点是存储空间大，因为要保留所有的训练样本，如果你的老板让你节约这个内存空间，并达到相同的识别效果，甚至更好。那这个时候，我们就要可以使用SVM了，因为它只需要保留支持向量即可，而且能获得可比的效果。
使用的数据集还是kNN用到的数据集（testDigits和trainingDigits）：https://github.com/Jack-Cherish/Machine-Learning/tree/master/kNN/3.%E6%95%B0%E5%AD%97%E8%AF%86%E5%88%AB
如果对这个数据集不了解的，可以先看看我的第一篇文章：
CSDN：http://blog.csdn.net/c406495762/article/details/75172850
知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/28656126
首先，我们先使用自己用python写的代码进行训练。创建文件svm-digits.py文件，编写代码如下：
# -*-coding:utf-8 -*-
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import random
"""
Author:
Jack Cui
Blog:
http://blog.csdn.net/c406495762
Zhihu:
https://www.zhihu.com/people/Jack--Cui/
Modify:
2017-10-03
"""
class optStruct:
"""
数据结构，维护所有需要操作的值
Parameters：
dataMatIn - 数据矩阵
classLabels - 数据标签
C - 松弛变量
toler - 容错率
kTup - 包含核函数信息的元组,第一个参数存放核函数类别，第二个参数存放必要的核函数需要用到的参数
"""
def __init__(self, dataMatIn, classLabels, C, toler, kTup):
self.X = dataMatIn #数据矩阵
self.labelMat = classLabels #数据标签
self.C = C #松弛变量
self.tol = toler #容错率
self.m = np.shape(dataMatIn)[0] #数据矩阵行数
self.alphas = np.mat(np.zeros((self.m,1))) #根据矩阵行数初始化alpha参数为0
self.b = 0 #初始化b参数为0
self.eCache = np.mat(np.zeros((self.m,2))) #根据矩阵行数初始化虎误差缓存，第一列为是否有效的标志位，第二列为实际的误差E的值。
self.K = np.mat(np.zeros((self.m,self.m))) #初始化核K
for i in range(self.m): #计算所有数据的核K
self.K[:,i] = kernelTrans(self.X, self.X[i,:], kTup)
def kernelTrans(X, A, kTup):
"""
通过核函数将数据转换更高维的空间
Parameters：
X - 数据矩阵
A - 单个数据的向量
kTup - 包含核函数信息的元组
Returns:
K - 计算的核K
"""
m,n = np.shape(X)
K = np.mat(np.zeros((m,1)))
if kTup[0] == 'lin': K = X * A.T #线性核函数,只进行内积。
elif kTup[0] == 'rbf': #高斯核函数,根据高斯核函数公式进行计算
for j in range(m):
deltaRow = X[j,:] - A
K[j] = deltaRow*deltaRow.T
K = np.exp(K/(-1*kTup[1]**2)) #计算高斯核K
else: raise NameError('核函数无法识别')
return K #返回计算的核K
def loadDataSet(fileName):
"""
读取数据
Parameters:
fileName - 文件名
Returns:
dataMat - 数据矩阵
labelMat - 数据标签
"""
dataMat = []; labelMat = []
fr = open(fileName)
for line in fr.readlines(): #逐行读取，滤除空格等
lineArr = line.strip().split('\t')
dataMat.append([float(lineArr[0]), float(lineArr[1])]) #添加数据
labelMat.append(float(lineArr[2])) #添加标签
return dataMat,labelMat
def calcEk(oS, k):
"""
计算误差
Parameters：
oS - 数据结构
k - 标号为k的数据
Returns:
Ek - 标号为k的数据误差
"""
fXk = float(np.multiply(oS.alphas,oS.labelMat).T*oS.K[:,k] + oS.b)
Ek = fXk - float(oS.labelMat[k])
return Ek
def selectJrand(i, m):
"""
函数说明:随机选择alpha_j的索引值
Parameters:
i - alpha_i的索引值
m - alpha参数个数
Returns:
j - alpha_j的索引值
"""
j = i #选择一个不等于i的j
while (j == i):
j = int(random.uniform(0, m))
return j
def selectJ(i, oS, Ei):
"""
内循环启发方式2
Parameters：
i - 标号为i的数据的索引值
oS - 数据结构
Ei - 标号为i的数据误差
Returns:
j, maxK - 标号为j或maxK的数据的索引值
Ej - 标号为j的数据误差
"""
maxK = -1; maxDeltaE = 0; Ej = 0 #初始化
oS.eCache[i] = [1,Ei] #根据Ei更新误差缓存
validEcacheList = np.nonzero(oS.eCache[:,0].A)[0] #返回误差不为0的数据的索引值
if (len(validEcacheList)) > 1: #有不为0的误差
for k in validEcacheList: #遍历,找到最大的Ek
if k == i: continue #不计算i,浪费时间
Ek = calcEk(oS, k) #计算Ek
deltaE = abs(Ei - Ek) #计算|Ei-Ek|
if (deltaE > maxDeltaE): #找到maxDeltaE
maxK = k; maxDeltaE = deltaE; Ej = Ek
return maxK, Ej #返回maxK,Ej
else: #没有不为0的误差
j = selectJrand(i, oS.m) #随机选择alpha_j的索引值
Ej = calcEk(oS, j) #计算Ej
return j, Ej #j,Ej
def updateEk(oS, k):
"""
计算Ek,并更新误差缓存
Parameters：
oS - 数据结构
k - 标号为k的数据的索引值
Returns:
无
"""
Ek = calcEk(oS, k) #计算Ek
oS.eCache[k] = [1,Ek] #更新误差缓存
def clipAlpha(aj,H,L):
"""
修剪alpha_j
Parameters:
aj - alpha_j的值
H - alpha上限
L - alpha下限
Returns:
aj - 修剪后的alpah_j的值
"""
if aj > H:
aj = H
if L > aj:
aj = L
return aj
def innerL(i, oS):
"""
优化的SMO算法
Parameters：
i - 标号为i的数据的索引值
oS - 数据结构
Returns:
1 - 有任意一对alpha值发生变化
0 - 没有任意一对alpha值发生变化或变化太小
"""
#步骤1：计算误差Ei
Ei = calcEk(oS, i)
#优化alpha,设定一定的容错率。
if ((oS.labelMat[i] * Ei < -oS.tol) and (oS.alphas[i] < oS.C)) or ((oS.labelMat[i] * Ei > oS.tol) and (oS.alphas[i] > 0)):
#使用内循环启发方式2选择alpha_j,并计算Ej
j,Ej = selectJ(i, oS, Ei)
#保存更新前的aplpha值，使用深拷贝
alphaIold = oS.alphas[i].copy(); alphaJold = oS.alphas[j].copy();
#步骤2：计算上下界L和H
if (oS.labelMat[i] != oS.labelMat[j]):
L = max(0, oS.alphas[j] - oS.alphas[i])
H = min(oS.C, oS.C + oS.alphas[j] - oS.alphas[i])
else:
L = max(0, oS.alphas[j] + oS.alphas[i] - oS.C)
H = min(oS.C, oS.alphas[j] + oS.alphas[i])
if L == H:
print("L==H")
return 0
#步骤3：计算eta
eta = 2.0 * oS.K[i,j] - oS.K[i,i] - oS.K[j,j]
if eta >= 0:
print("eta>=0")
return 0
#步骤4：更新alpha_j
oS.alphas[j] -= oS.labelMat[j] * (Ei - Ej)/eta
#步骤5：修剪alpha_j
oS.alphas[j] = clipAlpha(oS.alphas[j],H,L)
#更新Ej至误差缓存
updateEk(oS, j)
if (abs(oS.alphas[j] - alphaJold) < 0.00001):
print("alpha_j变化太小")
return 0
#步骤6：更新alpha_i
oS.alphas[i] += oS.labelMat[j]*oS.labelMat[i]*(alphaJold - oS.alphas[j])
#更新Ei至误差缓存
updateEk(oS, i)
#步骤7：更新b_1和b_2
b1 = oS.b - Ei- oS.labelMat[i]*(oS.alphas[i]-alphaIold)*oS.K[i,i] - oS.labelMat[j]*(oS.alphas[j]-alphaJold)*oS.K[i,j]
b2 = oS.b - Ej- oS.labelMat[i]*(oS.alphas[i]-alphaIold)*oS.K[i,j]- oS.labelMat[j]*(oS.alphas[j]-alphaJold)*oS.K[j,j]
#步骤8：根据b_1和b_2更新b
if (0 < oS.alphas[i]) and (oS.C > oS.alphas[i]): oS.b = b1
elif (0 < oS.alphas[j]) and (oS.C > oS.alphas[j]): oS.b = b2
else: oS.b = (b1 + b2)/2.0
return 1
else:
return 0
def smoP(dataMatIn, classLabels, C, toler, maxIter, kTup = ('lin',0)):
"""
完整的线性SMO算法
Parameters：
dataMatIn - 数据矩阵
classLabels - 数据标签
C - 松弛变量
toler - 容错率
maxIter - 最大迭代次数
kTup - 包含核函数信息的元组
Returns:
oS.b - SMO算法计算的b
oS.alphas - SMO算法计算的alphas
"""
oS = optStruct(np.mat(dataMatIn), np.mat(classLabels).transpose(), C, toler, kTup) #初始化数据结构
iter = 0 #初始化当前迭代次数
entireSet = True; alphaPairsChanged = 0
while (iter < maxIter) and ((alphaPairsChanged > 0) or (entireSet)): #遍历整个数据集都alpha也没有更新或者超过最大迭代次数,则退出循环
alphaPairsChanged = 0
if entireSet: #遍历整个数据集
for i in range(oS.m):
alphaPairsChanged += innerL(i,oS) #使用优化的SMO算法
print("全样本遍历:第%d次迭代 样本:%d, alpha优化次数:%d" % (iter,i,alphaPairsChanged))
iter += 1
else: #遍历非边界值
nonBoundIs = np.nonzero((oS.alphas.A > 0) * (oS.alphas.A < C))[0] #遍历不在边界0和C的alpha
for i in nonBoundIs:
alphaPairsChanged += innerL(i,oS)
print("非边界遍历:第%d次迭代 样本:%d, alpha优化次数:%d" % (iter,i,alphaPairsChanged))
iter += 1
if entireSet: #遍历一次后改为非边界遍历
entireSet = False
elif (alphaPairsChanged == 0): #如果alpha没有更新,计算全样本遍历
entireSet = True
print("迭代次数: %d" % iter)
return oS.b,oS.alphas #返回SMO算法计算的b和alphas
def img2vector(filename):
"""
将32x32的二进制图像转换为1x1024向量。
Parameters:
filename - 文件名
Returns:
returnVect - 返回的二进制图像的1x1024向量
"""
returnVect = np.zeros((1,1024))
fr = open(filename)
for i in range(32):
lineStr = fr.readline()
for j in range(32):
returnVect[0,32*i+j] = int(lineStr[j])
return returnVect
def loadImages(dirName):
"""
加载图片
Parameters:
dirName - 文件夹的名字
Returns:
trainingMat - 数据矩阵
hwLabels - 数据标签
"""
from os import listdir
hwLabels = []
trainingFileList = listdir(dirName)
m = len(trainingFileList)
trainingMat = np.zeros((m,1024))
for i in range(m):
fileNameStr = trainingFileList[i]
fileStr = fileNameStr.split('.')[0]
classNumStr = int(fileStr.split('_')[0])
if classNumStr == 9: hwLabels.append(-1)
else: hwLabels.append(1)
trainingMat[i,:] = img2vector('%s/%s' % (dirName, fileNameStr))
return trainingMat, hwLabels
def testDigits(kTup=('rbf', 10)):
"""
测试函数
Parameters:
kTup - 包含核函数信息的元组
Returns:
无
"""
dataArr,labelArr = loadImages('trainingDigits')
b,alphas = smoP(dataArr, labelArr, 200, 0.0001, 10, kTup)
datMat = np.mat(dataArr); labelMat = np.mat(labelArr).transpose()
svInd = np.nonzero(alphas.A>0)[0]
sVs=datMat[svInd]
labelSV = labelMat[svInd];
print("支持向量个数:%d" % np.shape(sVs)[0])
m,n = np.shape(datMat)
errorCount = 0
for i in range(m):
kernelEval = kernelTrans(sVs,datMat[i,:],kTup)
predict=kernelEval.T * np.multiply(labelSV,alphas[svInd]) + b
if np.sign(predict) != np.sign(labelArr[i]): errorCount += 1
print("训练集错误率: %.2f%%" % (float(errorCount)/m))
dataArr,labelArr = loadImages('testDigits')
errorCount = 0
datMat = np.mat(dataArr); labelMat = np.mat(labelArr).transpose()
m,n = np.shape(datMat)
for i in range(m):
kernelEval = kernelTrans(sVs,datMat[i,:],kTup)
predict=kernelEval.T * np.multiply(labelSV,alphas[svInd]) + b
if np.sign(predict) != np.sign(labelArr[i]): errorCount += 1
print("测试集错误率: %.2f%%" % (float(errorCount)/m))
if __name__ == '__main__':
testDigits()
SMO算法实现部分跟上文是一样的，我们新创建了img2vector()、loadImages()、testDigits()函数，它们分别用于二进制图形转换、图片加载、训练SVM分类器。我们自己的SVM分类器是个二类分类器，所以在设置标签的时候，将9作为负类，其余的0-8作为正类，进行训练。这是一种’ovr’思想，即one vs rest，就是对一个类别和剩余所有的类别进行分类。如果想实现10个数字的识别，一个简单的方法是，训练出10个分类器。这里简单起见，只训练了一个用于分类9和其余所有数字的分类器，运行结果如下：
可以看到，虽然我们进行了所谓的**“优化”**，但是训练仍然很耗时，迭代10次，花费了307.4s。因为我们没有多进程、没有设置自动的终止条件，总之一句话，需要优化的地方太多了。尽管如此，我们训练后得到的结果还是不错的，可以看到训练集错误率为0，测试集错误率也仅为0.01%。
接下来，就是讲解本文的重头戏：sklearn.svm.SVC。
1 Sklearn.svm.SVC
官方英文文档手册：http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.SVC.html
sklearn.svm模块提供了很多模型供我们使用，本文使用的是svm.SVC，它是基于libsvm实现的。
让我们先看下SVC这个函数，一共有14个参数：
参数说明如下：
- C：惩罚项，float类型，可选参数，默认为1.0，C越大，即对分错样本的惩罚程度越大，因此在训练样本中准确率越高，但是泛化能力降低，也就是对测试数据的分类准确率降低。相反，减小C的话，容许训练样本中有一些误分类错误样本，泛化能力强。对于训练样本带有噪声的情况，一般采用后者，把训练样本集中错误分类的样本作为噪声。
- kernel：核函数类型，str类型，默认为’rbf’。可选参数为：
- ‘linear’：线性核函数
- ‘poly’：多项式核函数
- ‘rbf’：径像核函数/高斯核
- ‘sigmod’：sigmod核函数
- ‘precomputed’：核矩阵
- precomputed表示自己提前计算好核函数矩阵，这时候算法内部就不再用核函数去计算核矩阵，而是直接用你给的核矩阵，核矩阵需要为n*n的。
- degree：多项式核函数的阶数，int类型，可选参数，默认为3。这个参数只对多项式核函数有用，是指多项式核函数的阶数n，如果给的核函数参数是其他核函数，则会自动忽略该参数。
- gamma：核函数系数，float类型，可选参数，默认为auto。只对’rbf’ ,‘poly’ ,'sigmod’有效。如果gamma为auto，代表其值为样本特征数的倒数，即1/n_features。
- coef0：核函数中的独立项，float类型，可选参数，默认为0.0。只有对’poly’ 和,'sigmod’核函数有用，是指其中的参数c。
- probability：是否启用概率估计，bool类型，可选参数，默认为False，这必须在调用fit()之前启用，并且会fit()方法速度变慢。
- shrinking：是否采用启发式收缩方式，bool类型，可选参数，默认为True。
- tol：svm停止训练的误差精度，float类型，可选参数，默认为1e^-3。
- cache_size：内存大小，float类型，可选参数，默认为200。指定训练所需要的内存，以MB为单位，默认为200MB。
- class_weight：类别权重，dict类型或str类型，可选参数，默认为None。给每个类别分别设置不同的惩罚参数C，如果没有给，则会给所有类别都给C=1，即前面参数指出的参数C。如果给定参数’balance’，则使用y的值自动调整与输入数据中的类频率成反比的权重。
- verbose：是否启用详细输出，bool类型，默认为False，此设置利用libsvm中的每个进程运行时设置，如果启用，可能无法在多线程上下文中正常工作。一般情况都设为False，不用管它。
- max_iter：最大迭代次数，int类型，默认为-1，表示不限制。
- decision_function_shape：决策函数类型，可选参数’ovo’和’ovr’，默认为’ovr’。'ovo’表示one vs one，'ovr’表示one vs rest。
- random_state：数据洗牌时的种子值，int类型，可选参数，默认为None。伪随机数发生器的种子,在混洗数据时用于概率估计。
其实，只要自己写了SMO算法，每个参数的意思，大概都是能明白的。
2 编写代码
SVC很是强大，我们不用理解算法实现的具体细节，不用理解算法的优化方法。同时，它也满足我们的多分类需求。创建文件svm-svc.py文件，编写代码如下：
# -*- coding: UTF-8 -*-
import numpy as np
import operator
from os import listdir
from sklearn.svm import SVC
"""
Author:
Jack Cui
Blog:
http://blog.csdn.net/c406495762
Zhihu:
https://www.zhihu.com/people/Jack--Cui/
Modify:
2017-10-04
"""
def img2vector(filename):
"""
将32x32的二进制图像转换为1x1024向量。
Parameters:
filename - 文件名
Returns:
returnVect - 返回的二进制图像的1x1024向量
"""
#创建1x1024零向量
returnVect = np.zeros((1, 1024))
#打开文件
fr = open(filename)
#按行读取
for i in range(32):
#读一行数据
lineStr = fr.readline()
#每一行的前32个元素依次添加到returnVect中
for j in range(32):
returnVect[0, 32*i+j] = int(lineStr[j])
#返回转换后的1x1024向量
return returnVect
def handwritingClassTest():
"""
手写数字分类测试
Parameters:
无
Returns:
无
"""
#测试集的Labels
hwLabels = []
#返回trainingDigits目录下的文件名
trainingFileList = listdir('trainingDigits')
#返回文件夹下文件的个数
m = len(trainingFileList)
#初始化训练的Mat矩阵,测试集
trainingMat = np.zeros((m, 1024))
#从文件名中解析出训练集的类别
for i in range(m):
#获得文件的名字
fileNameStr = trainingFileList[i]
#获得分类的数字
classNumber = int(fileNameStr.split('_')[0])
#将获得的类别添加到hwLabels中
hwLabels.append(classNumber)
#将每一个文件的1x1024数据存储到trainingMat矩阵中
trainingMat[i,:] = img2vector('trainingDigits/%s' % (fileNameStr))
clf = SVC(C=200,kernel='rbf')
clf.fit(trainingMat,hwLabels)
#返回testDigits目录下的文件列表
testFileList = listdir('testDigits')
#错误检测计数
errorCount = 0.0
#测试数据的数量
mTest = len(testFileList)
#从文件中解析出测试集的类别并进行分类测试
for i in range(mTest):
#获得文件的名字
fileNameStr = testFileList[i]
#获得分类的数字
classNumber = int(fileNameStr.split('_')[0])
#获得测试集的1x1024向量,用于训练
vectorUnderTest = img2vector('testDigits/%s' % (fileNameStr))
#获得预测结果
# classifierResult = classify0(vectorUnderTest, trainingMat, hwLabels, 3)
classifierResult = clf.predict(vectorUnderTest)
print("分类返回结果为%d\t真实结果为%d" % (classifierResult, classNumber))
if(classifierResult != classNumber):
errorCount += 1.0
print("总共错了%d个数据\n错误率为%f%%" % (errorCount, errorCount/mTest * 100))
if __name__ == '__main__':
handwritingClassTest()
代码和kNN的实现是差不多的，就是换了个分类器而已。运行结果如下：
六 总结
1 SVM的优缺点
优点
- 可用于线性/非线性分类，也可以用于回归，泛化错误率低，也就是说具有良好的学习能力，且学到的结果具有很好的推广性。
- 可以解决小样本情况下的机器学习问题，可以解决高维问题，可以避免神经网络结构选择和局部极小点问题。
- SVM是最好的现成的分类器，现成是指不加修改可直接使用。并且能够得到较低的错误率，SVM可以对训练集之外的数据点做很好的分类决策。
缺点
- 对参数调节和和函数的选择敏感。
2 其他
- 至此，关于SVM的文章已经写完，还有一些理论和细节，可能会在今后的文章提及。
- 下篇文章将讲解AdaBoost，欢迎各位的捧场！
- 如有问题，请留言。如有错误，还望指正，谢谢！
