python SVM算法

使用python进行编写SVM算法的编写，并用数据集进行验证。

#coding=utf-8
# @Author: yangenneng
# @Time: 2018-01-11 15:17
# @Abstract：支持向量机 support vector machine

from sklearn import svm
# 定义三个点
X = [[2 0] [1 1] [2 3]]
# 分类标记 用0，1代表两类问题的分类
y = [0 0 1]
# 分类器 kernel和函数 用的是线性的 SVC（）就是支持向量机
clf=svm.SVC（kernel=‘linear‘）
# X矩阵 每行一个实例 y 每个实例对应的class lable（分类标记）
clf.fit（Xy）

# 分类器
print （“‘clf:‘“clf）
# 哪几个点是支持向量 （‘clf.support_vectors_:‘ array（[[ 1.  1.][ 2.  3.]]））  => [1 1] [2 3]是支持向量
print （“clf.support_vectors_:“clf.support_vectors_）
# 传入的点中下标为多少的是支持向量 （‘clf.support_:‘ array（[1 2]）） => 第二个、第三个是支持向量
print （“clf.support_:“clf.support_）
# 有多少个点是支持向量 （‘clf.n_support_:‘ array（[1 1]）） => 两类每类里找出了一个支持向量
print （“clf.n_support_:“clf.n_support_）

# 预测
print clf.predict（[2 .0]）

 属性            大小     日期    时间   名称
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