支持向量机

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支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是统计机器学习和数据挖掘中常用的一种分类模型。

从逻辑回归到线性分类与非线性分类

> install.packages("e1071", dep = TRUE, type = "source") # 正确的安装软件包

> iris[1:5,] # datasets软件包中的iris数据集

# 正确的安装软件包 > iris[1:5,] # datasets软件包中的iris数据集

Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species

1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa

2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa

3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa

4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa

5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa

> library(lattice)

> xyplot(Petal.Length ~ Petal.Width, data = iris, groups = Species, auto.key = list(corner = c(1, 0))) # 简单地线性图初步判定数据的分布情况。

# 简单地线性图初步判定数据的分布情况。

> data(iris)

> attach(iris)

> subdata <- iris[iris$Species != 'virginica',]

> subdata$Species <- factor(subdata$Species)

> model1 <- svm(Species ~ Petal.Length + Petal.Width, data = subdata)

> plot(model1, subdata, Petal.Length ~ Petal.Width)

> model2 <- svm(Species ~ ., data = iris) # .代替全部特征变量

# .代替全部特征变量

> summary(model2) # 显示模型构建的情况

Call:

svm(formula = Species ~ ., data = iris)

Parameters:

SVM-Type: C-classification

SVM-Kernel: radial

cost: 1

gamma: 0.25

Number of Support Vectors: 51

( 8 22 21 )

Number of Classes: 3

Levels:

setosa versicolor virginica

# 显示模型构建的情况 Call: svm(formula = Species ~ ., data = iris) Parameters: SVM-Type: C-classification SVM-Kernel: radial cost: 1 gamma: 0.25 Number of Support Vectors: 51 ( 8 22 21 ) Number of Classes: 3 Levels: setosa versicolor virginica

svm(x, y = NULL, scale = TRUE, type = NULL, kernel ="radial", degree = 3, gamma = if (is.vector(x)) 1 else 1 / ncol(x),

coef0 = 0, cost = 1, nu = 0.5,class.weights = NULL, cachesize = 40, tolerance = 0.001, epsilon = 0.1,

shrinking = TRUE, cross = 0, probability = FALSE, fitted = TRUE,..., subset, na.action = na.omit)

上述为svm函数的主要格式，x可以是一个数据矩阵或稀疏矩阵或数据向量，y是对于x数据的结果标签，可以是字符变量或数值变量。type指定建立模型的类别，通常有分类模型，回归模型或者异常检测模型。kernel是指在模型建立过程中使用的核函数，有线性核函数，多项式核函数，高斯核函数和神经网络函数等。

> x = iris[,-5]

> y = iris[,5]

> model3 = svm(x,y, kenel = "radial",gamma = if (is.vector(x)) 1 else 1 / ncol(x)) # 如果特征向量是向量则ganma=1，否则gamma值为特征向量个数的倒数。

> pred <- predict(model3, x)

> table(pred, y)

y

pred setosa versicolor virginica

setosa 50 0 0

versicolor 0 48 2

virginica 0 2 48

# 如果特征向量是向量则ganma=1，否则gamma值为特征向量个数的倒数。 > pred <- predict(model3, x) > table(pred, y) y pred setosa versicolor virginica setosa 50 0 0 versicolor 0 48 2 virginica 0 2 48

> pred <- predict(model3, x, decision.values = T) # 预测分类

> plot(cmdscale(dist(iris[,-5])), col = c("Orange", "blue", "green")[as.integer(iris[,5])], pch = c("o","+")[1:150 %in% model3$index + 1])

> legend(1.8, -0.8, c("Setosa", "Versicolor", "virgincia"), col = c("Orange", "blue", "green"), lty = 1 )

# 预测分类 > plot(cmdscale(dist(iris[,-5])), col = c("Orange", "blue", "green")[as.integer(iris[,5])], pch = c("o","+")[1:150 %in% model3$index + 1]) > legend(1.8, -0.8, c("Setosa", "Versicolor", "virgincia"), col = c("Orange", "blue", "green"), lty = 1 )

图中“+”表示的是支持向量，“0”表示的是普通的样本点。

网址：支持向量机 https://www.yuejiaxmz.com/news/view/212271

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