Python实现支持向量机(SVM)算法及源代码
支持向量机(SVM)是一种经典的分类算法，它在解决二分类问题的性能优秀。本文将介绍如何使用Python实现SVM算法，并提供完整的源代码。
通过安装必要的Python库，我们可以开始编写SVM代码。首先，导入必要的库：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import svm
from sklearn.datasets import make_blobs
然后，使用make_blobs函数创建一个数据集。该函数可以生成指定数量的样本和聚类中心。
X, y = make_blobs(n_samples=50, centers=2, random_state=6)
接下来，我们可以使用svm.SVC函数来训练SVM模型：
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1000)
clf.fit(X, y)
其中，kernel参数指定SVM的核函数类型，C参数控制正则化强度。这里，我们选择线性核函数并将正则化强度设置为1000。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-690200.html
最后，我们可以绘制出SVM的决策边界和支持向量。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-690200.html
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=30, cmap=plt.cm.Paired)
# plot the decision function
ax = plt.gca()
xlim = ax.get_xlim()
ylim = ax.get_ylim()
# create grid to evaluate model
xx =到了这里，关于Python实现支持向量机(SVM)算法及源代码的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
