python100个高斯拟合_高斯拟合python

除了在Matlab中使用PRTools工具箱中的svm算法，Python中一样可以使用支持向量机做分类。因为Python中的sklearn库也集成了SVM算法，本文的运行环境是Pycharm。一、导入sklearn算法包　　Scikit-Learn库已经实现了所有基本机器学习的算法，具体使用详见官方文档说明：http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/index.html#support-vector-machines。　　skleran中集成了许多算法，其导入包的方式如下所示，　　逻辑回归：from sklearn.linear_model import LogisticRegression 朴素贝叶斯：from sklearn.naive_bayes import GaussianNB

K-近邻：from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier　　决策树：from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier　　支持向量机：from sklearn import svm二、sklearn中svc的使用(1)使用numpy中的loadtxt读入数据文件　　loadtxt()的使用方法：　　　　fname:文件路径。eg：C:/Dataset/iris.txt。　　dtype：数据类型。eg：float、str等。　　delimiter：分隔符。eg：‘，’。　　converters：将数据列与转换函数进行映射的字典。eg：{1:fun}，含义是将第2列对应转换函数进行转换。　　usecols：选取数据的列。　　以Iris兰花数据集为例子：　　由于从UCI数据库中下载的Iris原始数据集的样子是这样的，前四列为特征列，第五列为类别列，分别有三种类别Iris-setosa， Iris-versicolor， Iris-virginica。　　　　　　　当使用numpy中的loadtxt函数导入该数据集时，假设数据类型dtype为浮点型，但是很明显第五列的数据类型并不是浮点型。　　因此我们要额外做一个工作，即通过loadtxt()函数中的converters参数将第五列通过转换函数映射成浮点类型的数据。　　首先，我们要写出一个转换函数：123def iris_type(s):it = {'Iris-setosa': 0, 'Iris-versicolor': 1, 'Iris-virginica': 2}

return it[s]　　接下来读入数据，converters={4: iris_type}中“4”指的是第5列：12path = u'D:/f盘/python/学习/iris.data' # 数据文件路径data = np.loadtxt(path, dtype=float, delimiter=',', converters={4: iris_type})　　读入结果：　　(2)将Iris分为训练集与测试集123x, y = np.split(data, (4,), axis=1)x = x[:, :2]x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, random_state=1, train_size=0.6)　　1. split(数据，分割位置，轴=1(水平分割) or 0(垂直分割))。　　2. x = x[:, :2]是为方便后期画图更直观，故只取了前两列特征值向量训练。　　3. sklearn.model_selection.train_test_split随机划分训练集与测试集。train_test_split(train_data,train_target,test_size=数字, random_state=0)　　参数解释：　　train_data：所要划分的样本特征集　　train_target：所要划分的样本结果　　test_size：样本占比，如果是整数的话就是样本的数量　　random_state：是随机数的种子。　　随机数种子：其实就是该组随机数的编号，在需要重复试验的时候，保证得到一组一样的随机数。比如你每次都填1，其他参数一样的情况下你得到的随机数组是一样的。但填0或不填，每次都会不一样。随机数的产生取决于种子，随机数和种子之间的关系遵从以下两个规则：种子不同，产生不同的随机数；种子相同，即使实例不同也产生相同的随机数。(3)训练svm分类器123clf = svm.SVC(C=0.1, kernel='linear', decision_function_shape='ovr')clf = svm.SVC(C=0.8, kernel='rbf', gamma=20, decision_function_shape='ovr')

clf.fit(x_train, y_train.ravel())　　kernel='linear'时，为线性核，C越大分类效果越好，但有可能会过拟合(defaul C=1)。　　 kernel='rbf'时(default)，为高斯核，gamma值越小，分类界面越连续；gamma值越大，分类界面越“散”，分类效果越好，但有可能会过拟合。　　decision_function_shape='ovr'时，为one v rest，即一个类别与其他类别进行划分，　　decision_function_shape='ovo'时，为one v one，即将类别两两之间进行划分，用二分类的方法模拟多分类的结果。(4)计算svc分类器的准确率123456print clf.score(x_train, y_train) # 精度y_hat = clf.predict(x_train)show_accuracy(y_hat, y_train, '训练集')print clf.score(x_test, y_test)y_hat = clf.predict(x_test)show_accuracy(y_hat, y_test, '测试集') 结果为：　　如果想查看决策函数，可以通过decision_function()实现12print 'decision_function:n', clf.decision_function(x_train)print 'npredict:n', clf.predict(x_train) 结果为：　　decision_function中每一列的值代表距离各类别的距离。(5)绘制图像　　1.确定坐标轴范围，x，y轴分别表示两个特征12345x1_min, x1_max = x[:, 0].min(), x[:, 0].max() # 第0列的范围x2_min, x2_max = x[:, 1].min(), x[:, 1].max() # 第1列的范围x1, x2 = np.mgrid[x1_min:x1_max:200j, x2_min:x2_max:200j] # 生成网格采样点grid_test = np.stack((x1.flat, x2.flat), axis=1) # 测试点print 'grid_test = n', grid_testgrid_hat = clf.predict(grid_test) # 预测分类值grid_hat = grid_hat.reshape(x1.shape) # 使之与输入的形状相同　　这里用到了mgrid()函数，该函数的作用这里简单介绍一下：　　 假设假设目标函数F(x，y)=x+y。x轴范围1~3，y轴范围4~6，当绘制图像时主要分四步进行：　　【step1：x扩展】(朝右扩展)： [1 1 1]

[2 2 2]　　 [3 3 3]　　【step2：y扩展】(朝下扩展)：　　 [4 5 6]　　 [4 5 6]　　 [4 5 6]　　【step3：定位(xi，yi)】：　　 [(1,4) (1,5) (1,6)]　　 [(2,4) (2,5) (2,6)]　　 [(3,4) (3,5) (3,6)]　　【step4：将(xi，yi)代入F(x,y)=x+y】　　因此这里x1, x2 = np.mgrid[x1_min:x1_max:200j, x2_min:x2_max:200j]后的结果为：　　　　再通过stack()函数，axis=1，生成测试点　　　　2.指定默认字体12mpl.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei']mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False　　3.绘制123456789101112cm_light = mpl.colors.ListedColormap(['#A0FFA0', '#FFA0A0', '#A0A0FF'])cm_dark = mpl.colors.ListedColormap(['g', 'r', 'b'])plt.pcolormesh(x1, x2, grid_hat, cmap=cm_light)plt.scatter(x[:, 0], x[:, 1], c=y, edgecolors='k', s=50, cmap=cm_dark) # 样本plt.scatter(x_test[:, 0], x_test[:, 1], s=120, facecolors='none', zorder=10) # 圈中测试集样本plt.xlabel(u'花萼长度', fontsize=13)plt.ylabel(u'花萼宽度', fontsize=13)plt.xlim(x1_min, x1_max)plt.ylim(x2_min, x2_max)plt.title(u'鸢尾花SVM二特征分类', fontsize=15)plt.grid()plt.show() 　　pcolormesh(x,y,z,cmap)这里参数代入x1，x2，grid_hat，cmap=cm_light绘制的是背景。　　 scatter中edgecolors是指描绘点的边缘色彩，s指描绘点的大小，cmap指点的颜色。　　 xlim指图的边界