周志华《机器学习》课后习题解答系列（七）：Ch6.2 - 支持向量分析实验

查看相关答案和源代码，欢迎访问我的Github：PY131/Machine-Learning_ZhouZhihua.

6.2 支持向量分析实验

(注：本题实验基于python，另外，sklearn库已集成了libsvm库，并在其基础上扩展形成了自带svm工具库，这里我们采用该sklearn-svm工具库开展实验）

查看本实验完整代码

数据预处理

生成数据watermelon_3a.csv，将类别编码为 0（否），1（是），基于pandas读取数据，做出可视化界面如下：

训练与分析

采用sklearn.svm.svc训练并得出支持向量，实验段程序示意如下：

from sklearn import svm 
   # initial
   svc = svm.SVC(C=1000, kernel=kernel)  # classifier 1 based on linear kernel
   # train
   svc.fit(X, y)
   # get support vectors
   sv = svc.support_vectors_

绘制出决策边界，同时标记出支持向量如下图：

1. 线性核函数：

1. 高斯核函数：

可以估计出，面向该题数据集，高斯核函数的拟合更好（间隔更小），且用到的支持向量更少（当前参数设置下有9个支持向量）。

参考

本文涉及的一些参考资料如下：

• sklearn官网 - sklearn.svm.SVC.
• sklearn官网 - SVM Exercise（使用样例）