支持向量机的实现
支持向量机的基本原理
支持向量机的基本原理
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种二分类模型，其基本原理是找到一个最优的超平面来进行数据的划分。
其基本思想是将样本空间映射到高维特征空间，找到一个超平面使得正负样本之间的间隔最大化，从而实现分类。
具体来说，SVM的基本原理包括以下几个步骤：
1. 寻找最优超平面：将样本空间映射到高维特征空间，使得样本在特征空间中线性可分。
然后寻找一个超平面来最大化两个不同类别样本的间隔（也称为“分类间隔”）。
2. 构建优化问题：SVM通过解决一个凸二次规划问题来求解最优超平面。
该优化问题的目标是最大化分类间隔，同时限制样本的分类正确性。
3. 核函数技巧：在实际应用中，数据通常是非线性可分的。
通过引入核函数的技巧，可以将非线性问题转化为高维或无限维的线性问题。
常用的核函数有线性核、多项式核、高斯核等。
4. 寻找支持向量：在求解优化问题时，只有一部分样本点对于最优超平面的确定起到决定性作用，这些样本点被称为“支持向量”。
支持向量决定了超平面的位置。
5. 分类决策函数：在得到最优超平面后，可以通过计算样本点到超平面的距离来进行分类。
对于新的样本点，根据其距离超平面的远近来判断其所属类别。
支持向量机的基本原理可以简单概括为在高维特征空间中找到一个最优超平面，使得样本的分类间隔最大化。
通过引入核函数的技巧，SVM也可以处理非线性可分的问题。
支持向量机具有理论基础牢固、分类效果好等优点，在实际应用中得到了广泛的应用。
SVM的原理和代码实现
SVM的原理和代码实现SVM（Support Vector Machine，支持向量机）是一种常用的机器学习算法，用于二分类和回归问题。
SVM的核心思想是找到一个最优的超平面，将不同类别的数据样本分开。
这个超平面由支持向量（样本）确定，使得支持向量到超平面的距离最大化。
本文将介绍SVM的原理及其代码实现。
一、SVM原理：1.线性可分情况：对于线性可分的数据集，SVM的目标是找到一个超平面，使得所有正例样本都位于超平面的一侧，负例样本都位于另一侧。
超平面的方程可以表示为：w^T*x+b=0，其中w是一个向量，表示法向量，b是偏置。
2.间隔最大化：SVM的关键是最大化两个不同类别样本之间的几何间隔。
间隔是沿着超平面的宽度，因此离分类超平面最近的实例点，即两个最靠近超平面的支持向量(x1和x2)，满足w^T*x1+b=1和w^T*x2+b=-1、它们满足w^T*(x1-x2)=2/(，w，)。
因此，SVM的优化问题转化为求解最大化2/(，w，)的最小化问题。
也就是求解以下优化问题：minimize ，w，^2/2，其中y_i*(w^T*x_i + b) >= 13.引入松弛变量：当数据不是完全线性可分时，引入松弛变量xi，使得一些样本可以处于错误的一侧。
此时优化问题转化为：minimize ，w，^2/2 + C*Σξ_i，其中y_i*(w^T*x_i + b) >= 1 - ξ_i，ξ_i >= 0。
C是一个超参数，用于控制错误样本的惩罚程度。
当C越大，对错误样本的惩罚越重；C越小，则对错误样本的惩罚越轻。
4.对偶问题：为了方便求解SVM的优化问题，引入拉格朗日乘子，将SVM的原始问题转化为对偶问题。
通过求解对偶问题，可以得到最优解。
对偶问题如下：maximize Σα_i - 1/2*ΣΣ α_i*α_j*y_i*y_j*x_i*x_j，其中Σα_i*y_i = 0，0 <= α_i <= C。
支持向量机原理SVMPPT课件
回归分析
除了分类问题，SVM也可以用于 回归分析，如预测股票价格、预 测天气等。通过训练模型，SVM
能够预测未知数据的输出值。
数据降维
SVM还可以用于数据降维，通过 找到数据的低维表示，降低数据
的复杂性，便于分析和理解。
02 支持向量机的基本原理
线性可分与不可分数据
线性可分数据
在二维空间中，如果存在一条直线， 使得该直线能够将两类样本完全分开 ，则称这些数据为线性可分数据。
支持向量机原理 svmppt课件
目录
CONTENTS
• 引言 • 支持向量机的基本原理 • 支持向量机的数学模型 • 支持向量机的优化问题 • 支持向量机的核函数 • 支持向量机的训练和预测 • 支持向量机的应用案例 • 总结与展望
01 引言
什么是支持向量机
定义
支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种监督学习算法， 用于分类和回归分析。它通过找到一个超平面来分隔数据集，使得分隔后的两 类数据点到该平面的距离最远。
支持向量机的优势和局限性
01
对大规模数据集效 率较低
对于大规模数据集，支持向量机 可能需要较长时间进行训练和预 测。
02
核函数选择和参数 调整
核函数的选择和参数调整对支持 向量机的性能有很大影响，需要 仔细选择和调整。
03
对多分类问题处理 不够灵活
对于多分类问题，支持向量机通 常需要采用一对一或一对多的策 略进行处理，可能不够灵活。
图像识别
• 总结词：支持向量机用于图像识别，通过对图像特征的提取和分类，实现图像 的自动识别和分类。
• 详细描述：支持向量机在图像识别中发挥了重要作用，通过对图像特征的提取 和选择，将图像数据映射到高维空间，然后利用分类器将相似的图像归为同一 类别，不相似图像归为不同类别。
支持向量机原理与应用
支持向量机原理与应用支持向量机是一种广泛应用于分类和回归问题的机器学习算法，其基本思想是通过寻找最优超平面将数据分成两类。
在这篇文章中，我们将深入探讨支持向量机的原理和应用。
一、支持向量机的原理支持向量机通过最大化间隔超平面来分类数据。
间隔是定义为支持向量（也就是最靠近分类边界的数据点）之间的距离。
因此，我们的目标是找到一个最优的超平面使得此间隔最大。
在二维空间中，最大间隔超平面是一条直线。
在高维空间中，最大间隔超平面是一个超平面。
这个超平面定义为：w\cdot x-b=0其中，w是一个向量，x是样本空间中的向量，b是偏差。
支持向量机的目标是找到一个可以将训练样本分成两个类别的最大间隔超平面，并且使得间隔为M（M是最大间隔）。
二、支持向量机的应用支持向量机是一种广泛应用于分类和回归问题的机器学习算法。
这里我们将讨论支持向量机在分类问题中的应用。
1. 图像分类支持向量机在图像分类中的应用非常广泛。
通过将图像转换为特征向量，可以用支持向量机实现图像分类。
支持向量机特别适用于图像分类，因为它可以处理高维特征空间。
2. 自然语言处理支持向量机可以通过文本分类实现在自然语言处理中的应用。
支持向量机可以学习在给定文本语料库中的所有文档的特定类别的模式（如“金融”或“体育”）。
3. 生物信息学支持向量机在生物信息学中的应用非常广泛。
生物信息学家可以使用支持向量机分类DNA，RNA和蛋白质序列。
4. 金融支持向量机在金融中的应用也很广泛。
通过识别是否存在欺诈行为，可以使用支持向量机实现信用评估。
三、总结在这篇文章中，我们深入探讨了支持向量机的原理和应用。
通过理解支持向量机的原理，我们可以更好地了解如何使用它解决分类问题。
在应用方面，支持向量机广泛应用于各种领域，包括图像分类、自然语言处理、生物信息学和金融等。
因此，支持向量机是一种非常有用的机器学习算法，对于了解它的原理和应用非常重要。
机器学习中的支持向量机算法应用案例分析
机器学习中的支持向量机算法应用案例分析支持向量机算法（Support Vector Machine，SVM）是一种强大的机器学习算法，它可以用于分类和回归问题。
SVM通过找到一个最优超平面，将数据集分割成不同的类别，从而实现有效的分类。
本文将探讨支持向量机在实际中的应用案例，以展示其在解决实际问题中的优异表现。
1. 垃圾邮件过滤垃圾邮件过滤是支持向量机算法应用广泛的领域之一。
在垃圾邮件分类中，我们面临的任务是将收到的电子邮件分为垃圾邮件和非垃圾邮件。
支持向量机通过学习已标记的邮件，找到一个最优超平面来划分这两个类别。
通过使用支持向量机算法，我们可以高效地过滤掉大部分垃圾邮件，提供良好的信箱管理体验。
2. 图像分类支持向量机也可以应用于图像分类问题。
在图像分类中，我们希望通过训练一个模型，将输入的图像分为不同的类别，例如猫、狗、汽车等。
支持向量机可以通过学习训练集中的图像特征，并找到一个最优的决策边界。
这个边界可以将不同的图像分类分开，从而对新的图像进行准确分类。
3. 手写数字识别手写数字识别是机器学习中的一个经典问题，支持向量机也可以被用于解决这个问题。
通过给算法提供标记好的手写数字图像，支持向量机可以学习到一种模型，可以准确地识别新的手写数字。
这在许多领域中都有重要的应用，例如邮政服务、银行等需要处理手写数字的业务场景。
4. 股票预测支持向量机在金融领域的应用也非常广泛，其中之一就是股票预测。
通过收集历史的股票价格数据和相关的变量，支持向量机可以学习到一个模型，通过分析和预测股票走势。
这可以帮助投资者做出更明智的投资决策，提高投资回报率。
5. 疾病诊断支持向量机在医学领域中有着广泛的应用，特别是在疾病诊断方面。
通过使用合适的特征和已经标记好的患者数据，支持向量机可以学习到一个模型，对新的患者进行准确的疾病分类。
这对于早期发现疾病、制定治疗方案以及改善患者生活质量非常重要。
总结：支持向量机是一种强大而灵活的机器学习算法，可以在各种领域中应用。
支持向量机原理及应用
支持向量机原理及应用支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是机器学习中一种强大的分类和回归方法。
它的原理是通过将数据映射到高维空间中，找到一个最优的超平面来实现分类或回归任务。
SVM在许多领域都有广泛的应用，例如图像分类、文本分类、生物信息学和金融等。
SVM的核心思想是找到一个能够最大化分类边界的超平面。
超平面是一个能够将分类样本分开的线性空间。
SVM通过将输入样本映射到高维空间中，使得线性可分问题变为了线性可分的问题。
在高维空间中，SVM选择一个能够最大化样本间距的超平面，这就是SVM的原理之一SVM的另一个重要原理是核技巧。
在非线性可分问题中，SVM使用核函数将数据映射到高维空间中，通过在高维空间中找到一个超平面来实现分类。
核函数可以将原始空间中的非线性问题转化为高维空间中的线性问题，从而大大提高了SVM的分类准确率。
SVM的应用非常广泛，其中最经典的应用之一是图像分类。
图像分类是指根据图像的内容将其归入特定的类别。
SVM可以利用其强大的分类能力来将图像分为属于不同类别的准确性高。
在图像分类中，SVM通常使用特征向量作为输入来训练模型，然后使用该模型将新的图像分类为预定义的类别。
SVM在文本分类中也有广泛的应用。
文本分类是指将文本归类为不同的类别，例如将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件。
SVM可以利用其在高维空间中找到超平面的能力，找出文字特征与类别之间的关系，从而实现文本分类。
SVM在文本分类中的应用有助于提高准确性和效率，特别是在大规模数据集上。
此外，SVM还在生物信息学中发挥重要作用。
生物信息学包括生物学、计算机科学和统计学等领域，用于研究和解释生物学数据。
SVM可以用于分析和预测生物学数据，如基因表达数据和蛋白质序列。
SVM在生物信息学中的应用有助于揭示生物学的内在规律，提高疾病诊断和治疗方法的准确性。
此外，SVM还被广泛应用于金融领域。
金融领域需要对股票市场、外汇市场和其他金融市场进行预测和分析。
支持向量机算法的原理
支持向量机算法的原理支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种广泛应用于分类和回归问题的机器学习算法。
它的原理基于统计学习理论中的结构风险最小化原则，通过寻找一个最优的超平面来实现数据的分类。
在SVM中，数据被看作是高维空间中的点，每个点都有一个与之对应的特征向量。
这些特征向量的维度取决于特征的数量。
SVM的目标是找到一个超平面，使得其能够尽可能地将不同类别的数据点分隔开。
超平面是一个d维空间中的d-1维子空间，其中d为特征向量的维度。
在二维空间中，超平面即为一条直线，可以完全将两类数据点分开。
在更高维的空间中，超平面可以是一个曲面或者是一个超平面的组合。
为了找到最优的超平面，SVM引入了支持向量的概念。
支持向量是离超平面最近的数据点，它们决定了超平面的位置和方向。
通过最大化支持向量到超平面的距离，SVM能够找到一个最优的超平面，使得分类误差最小化。
SVM的核心思想是将低维空间中的数据映射到高维空间中，使得原本线性不可分的数据变得线性可分。
这一映射是通过核函数实现的。
核函数能够计算两个数据点在高维空间中的内积，从而避免了显式地进行高维空间的计算。
常用的核函数有线性核、多项式核和高斯核等。
SVM的训练过程可以简化为一个凸优化问题。
通过最小化结构风险函数，SVM能够找到一个最优的超平面，使得分类误差最小化。
结构风险函数由经验风险项和正则化项组成。
经验风险项衡量了分类器在训练集上的错误率，正则化项则防止过拟合。
SVM的优点是具有较好的泛化性能和较强的鲁棒性。
由于最大化支持向量到超平面的距离，SVM对异常值不敏感，能够有效地处理噪声数据。
此外，SVM还可以通过引入松弛变量来处理非线性可分的问题。
然而，SVM也存在一些限制。
首先，SVM对于大规模数据集的训练时间较长，且对内存消耗较大。
其次，选择合适的核函数和参数是一个挑战性的问题，不同的核函数和参数可能会导致不同的分类结果。
支持向量机算法原理
支持向量机算法原理支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种经典的机器学习算法，是指对二类分类问题，它可以确定一个最佳的线性决策边界，以最大限度地提高分类的准确率。
它将分类任务转换为一个凸二次规划问题，然后使用核函数扩展到非线性情况。
它被广泛应用于许多类型的学习任务，包括分类和回归。
1.持向量机的概念所谓支持向量机，是指一种经典的机器学习算法，用于解决二分类问题。
该算法总是朝着最大限度地改善结果的方向迭代，并将给定的数据集呈现为一个映射，以实现最佳的分类结果。
支持向量机算法的主要思想是，在样本空间中，将数据用线性分割法分为两个独立的子空间，从而获得较高的分类准确率。
2.持向量机的数学原理支持向量机的数学基础乃在于凸优化，它是在线性可分的情况下，使分类器的准确率最大化。
支持向量机算法可以将分类问题转换为一个凸二次规划问题，以求得最优解。
在这个规划问题中，我们要求最小化一个函数，使得能够将样本以最佳方式分开，以确定决策边界。
它需要求解最优化问题中的最大间隔，故而也被称之为最大间隔分类器，把这个问题的最优解称为支持向量（Support Vector）。
3.持向量机的分类a.性可分支持向量机：是用于解决线性可分的二分类问题的支持向量机，其中只有两个分类器，我们可以使用给定的数据集来找到一个线性分类器，这样就可以将样本点映射到不同的类。
b.性不可分支持向量机：是针对线性不可分的二分类问题的支持向量机，我们可以使用核函数将线性不可分的问题扩展到高维来获得线性可分的形式，这种类型的支持向量机也是使用类似的求解方法来构建的，但是通过将线性不可分的问题扩展到高维，它可以更好地描述数据。
c.分类支持向量机：是一种多类支持向量机，它可以用于解决多个分类问题，它可以用于分类要素的多分类以及多个分类分量的情况，这是一种非常有用的技术，在主机器学习任务中得到了广泛应用。
4.持向量机的优势a.持向量机算法不仅可以实现高准确率，而且运行时间短。
请简述 SVM(支持向量机)的原理以及如何处理非线性问题。
请简述 SVM(支持向量机)的原理以及如何处理非线性问题。
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，常用于分类和回归问题。
它的原理是基于统计学习理论和结构风险最小化原则，通过寻找最优超平面来实现分类。
SVM在处理非线性问题时，可以通过核函数的引入来将数据映射到高维空间，从而实现非线性分类。
一、SVM原理支持向量机是一种二分类模型，它的基本思想是在特征空间中找到一个超平面来将不同类别的样本分开。
具体而言，SVM通过寻找一个最优超平面来最大化样本间的间隔，并将样本分为两个不同类别。
1.1 线性可分情况在特征空间中，假设有两个不同类别的样本点，并且这两个类别可以被一个超平面完全分开。
这时候我们可以找到无数个满足条件的超平面，但我们要寻找具有最大间隔（Margin）的超平面。
Margin是指离超平面最近的训练样本点到该超平面之间距离之和。
我们要选择具有最大Margin值（即支持向量）对应的决策函数作为我们模型中使用。
1.2 线性不可分情况在实际问题中，很多情况下样本不是线性可分的，这时候我们需要引入松弛变量（Slack Variable）来处理这种情况。
松弛变量允许样本点处于超平面错误的一侧，通过引入惩罚项来平衡Margin和错误分类的数量。
通过引入松弛变量，我们可以将线性不可分问题转化为线性可分问题。
同时，为了防止过拟合现象的发生，我们可以在目标函数中加入正则化项。
1.3 目标函数在SVM中，目标函数是一个凸二次规划问题。
我们需要最小化目标函数，并找到最优解。
二、处理非线性问题SVM最初是用于处理线性可分或近似线性可分的数据集。
然而，在实际应用中，很多数据集是非线性的。
为了解决这个问题，SVM引入了核函数（Kernel Function）。
核函数可以将数据从低维空间映射到高维空间，在高维空间中找到一个超平面来实现非线性分类。
通过核技巧（Kernel Trick），SVM 可以在低维空间中计算高维空间中样本点之间的内积。
支持向量机算法原理
支持向量机算法原理支持向量机算法（SupportVectorMachine,称SVM）是一种有效的机器学习算法，它可以解决分类和回归问题。
SVM是一种二类分类模型，它可以将新实例分配到两类中，正负类，或多类分类问题中的其他类别。
在数据分析中，SVM算法不仅可以解决分类问题，而且还可以解决回归问题。
SVM算法的基本原理是通过搜索最大化类间距，保证训练数据之间最大可分离性，进而找到最优超平面，完成分类任务。
SVM算法可以用来定义和解决各种回归和分类问题。
它的核心思想是通过计算支持向量和超平面来将训练数据划分成多个类别。
支持向量机算法可以通过以下步骤完成：1.首先，根据训练集的特征向量数据，SVM算法建立一个最优超平面的模型，该模型可以将训练数据分割成正类和负类；2.其次，确定最优超平面的距离函数及其支持向量；3.最后，根据支持向量来求解实例的分类结果，实现分类支持向量机算法的核心思想是找到使得类间距最大的超平面，从而使用最大空隙分割实例类。
为此，SVM会找到一个最优超平面，用于从训练数据中区分不同类别的实例，空隙就是超平面距离分类边界最远的两个样本点之间的距离，它反映了两个类别之间的分离程度，距离越大，分类器的泛化能力就越强。
SVM是一种有效的机器学习算法，它可以根据训练样本的特征来分析出相关的超平面，并将输入数据自动分类到相应的类别中，从而实现了分类任务。
SVM算法最大的优势之一是可以处理非线性可分问题，即数据不是简单的线性可分，而是非线性边界，而且也支持多分类。
它在特征空间中有一个可解释的模型，可以帮助理解分类的过程，它的运算速度快，且不需要太多的参数调整，一般地，一次训练就可以获得优良的模型，它也具有稳定性好，容忍噪声,可处理大量维度的特征，并且具有良好的性能。
另外，SVM存在一些不足之处，首先，SVM模型没有显式地输出类间概率，从而无法衡量样本属于某类别的概率。
其次，SVM是基于凸且仅支持二类分类，而不能解决多类分类问题。
支持向量机支持向量机回归原理简述及其MATLAB实例
支持向量机支持向量机回归原理简述及其MATLAB实例支持向量机 (Support Vector Machine, SVM) 是一种在监督学习中应用广泛的机器学习算法。
它既可以用于分类问题（SVM），又可以用于回归问题（SVR）。
本文将分别简要介绍 SVM 和 SVR 的原理，并提供MATLAB 实例来展示其应用。
SVM的核心思想是找到一个最优的超平面，使得正样本和负样本之间的间隔最大化，同时保证误分类的样本最少。
这个最优化问题可以转化为一个凸二次规划问题进行求解。
具体的求解方法是通过拉格朗日乘子法，将约束优化问题转化为一个拉格朗日函数的无约束极小化问题，并使用庞加莱对偶性将原问题转化为对偶问题，最终求解出法向量和偏差项。
SVR的目标是找到一个回归函数f(x)，使得预测值f(x)和实际值y之间的损失函数最小化。
常用的损失函数包括平方损失函数、绝对损失函数等。
与SVM类似，SVR也可以使用核函数将问题转化为非线性回归问题。
MATLAB实例：下面以一个简单的数据集为例，展示如何使用MATLAB实现SVM和SVR。
1.SVM实例：假设我们有一个二分类问题，数据集包含两个特征和两类样本。
首先加载数据集，划分数据集为训练集和测试集。
```matlabload fisheririsX = meas(51:end, 1:2);Y=(1:100)';Y(1:50)=-1;Y(51:100)=1;randn('seed', 1);I = randperm(100);X=X(I,:);Y=Y(I);X_train = X(1:80, :);Y_train = Y(1:80, :);X_test = X(81:end, :);Y_test = Y(81:end, :);```然后，使用 fitcsvm 函数来训练 SVM 模型，并用 predict 函数来进行预测。
```matlabSVMModel = fitcsvm(X_train, Y_train);Y_predict = predict(SVMModel, X_test);```最后，可以计算分类准确度来评估模型的性能。
机器学习算法与Python实践之(四)支持向量机(SVM)实现 - zouxy09的专栏 - 博客频道 - CSDN
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机器学习算法与Python实践之（四）支持向量机（SVM）实现
分类： 机器学习 C/C++编程
2013-12-13 00:12 8407人阅读 评论(15) 收藏 举报
机器学习算法与Python实践之（四）支持向量机（SVM）实现 zouxy09@
最里面语句的意思是固定除αi之外的所有αj(i不等于j)，这时W可看作只是关于αi的函 数，那么直接对αi求导优化即可。这里我们进行最大化求导的顺序i是从1到m，可以通过更 改优化顺序来使W能够更快地增加并收敛。如果W在内循环中能够很快地达到最优，那么 坐标上升法会是一个很高效的求极值方法。
用个二维的例子来说明下坐标下降法：我们需要寻找f(x,y)=x2+xy+y2的最小值处的(x*, y*)，也就是下图的F*点的地方。
Opencv是下载的源码 然后自己 编译的 运行tld时老是显示
假设要求解下面的优化问题：
capture devi...
机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数
xyy19920105: 博主大牛啊，这个
内容是挺充分的，只是有些东西
看的感觉有些不对啊.....望博主回 头没事多看看，改掉些...
/zouxy09
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原创： 108篇 转载： 11篇 译文： 1篇 评论： 1823条
个人简介 广州 华南理工大学 研二。 关注：机器学习、计算机视觉、 人机交互和人工智能等领域。 邮箱：zouxy09@ 微博：Erik-zou
多核支持向量机方法及实现技巧
多核支持向量机方法及实现技巧支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习方法，用于二分类和多分类问题。
它的主要思想是在高维空间中找到一个最优超平面，将不同类别的样本分开。
然而，随着数据量的增加和问题复杂度的提高，传统的SVM算法在计算效率和准确性方面面临一些挑战。
为了解决这些问题，多核支持向量机方法被提出并得到了广泛应用。
多核支持向量机（Multiple Kernel Support Vector Machine，MK-SVM）是一种改进的SVM方法，它通过引入多个核函数来提高分类器的性能。
核函数是SVM中的关键组成部分，它用于将数据从低维空间映射到高维空间，从而使得数据在高维空间中更容易分开。
传统的SVM通常使用线性核函数，但是对于复杂的非线性问题，线性核函数的表现可能不佳。
多核支持向量机通过使用多个核函数的组合，可以更好地适应不同类型的数据。
在多核支持向量机中，核函数的选择非常重要。
常用的核函数包括线性核函数、多项式核函数、高斯核函数等。
不同的核函数适用于不同的数据类型和问题。
例如，线性核函数适用于线性可分的问题，而高斯核函数适用于非线性问题。
在实际应用中，我们可以根据特定问题的性质和数据的特点选择最合适的核函数。
除了核函数的选择，多核支持向量机还需要考虑核函数的权重。
不同核函数对最终分类结果的贡献程度不同，因此需要对核函数进行加权。
权重的选择可以通过交叉验证等方法来确定。
在实现过程中，我们可以使用网格搜索等技术来寻找最优的核函数和权重组合。
另一个关键问题是多核支持向量机的训练和预测效率。
传统的SVM算法在处理大规模数据集时可能面临计算复杂度高的问题。
为了提高效率，可以使用一些优化技术，例如核矩阵近似、并行计算等。
核矩阵近似可以通过降低核矩阵的维度来减少计算量，而并行计算可以利用多核处理器的优势来加速计算过程。
此外，多核支持向量机还可以与其他机器学习方法结合，形成集成学习模型。
svc原理
svc原理SVC原理。
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使得SVM有别于感知机。
SVM的学习策略是间隔最大化，可以形式化为一个求解凸二次规划的问题，也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题。
而支持向量分类机（Support Vector Classification，SVC）则是SVM的一种实现，本文将就SVC的原理进行详细介绍。
SVC是一种非概率的二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。
SVC的学习策略是间隔最大化，可以形式化为一个求解凸二次规划的问题，也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题。
SVC的原理主要包括以下几个方面：1. 间隔最大化，SVC的目标是找到一个超平面，使得训练样本中的正负样本能够被最大化的间隔分开。
间隔是指训练样本中距离超平面最近的样本点到超平面的距离，SVC的目标就是要找到一个超平面，使得这个间隔最大化。
2. 支持向量，在SVC中，距离超平面最近的样本点被称为支持向量。
这些支持向量决定了最终的超平面，也就是说，如果去掉其他样本点，超平面的位置会发生变化，但是支持向量的位置不会发生变化。
3. 核技巧，SVC可以通过核技巧将线性不可分的问题转化为线性可分的问题。
核技巧的基本思想是将输入空间映射到一个高维的特征空间，使得原本非线性可分的问题在这个高维特征空间中变得线性可分。
4. 对偶问题，SVC的原始问题是一个凸二次规划问题，可以通过求解对偶问题来得到最终的分类超平面。
对偶问题的求解可以通过拉格朗日乘子法来实现。
总的来说，SVC是一种通过最大化间隔来进行分类的机器学习模型，它的原理包括间隔最大化、支持向量、核技巧和对偶问题。
通过这些原理，SVC能够有效地处理线性可分和线性不可分的分类问题，并且具有较好的泛化能力。
在实际应用中，SVC可以应用于文本分类、图像识别、生物信息学等领域，具有较好的分类性能。
支持向量机的应用实例
支持向量机的应用实例一、介绍支持向量机支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常见的机器学习算法，它可以用于分类和回归问题。
SVM的基本思想是将数据映射到高维空间中，然后在高维空间中寻找一个超平面，使得该超平面能够最大化分类边界的间隔。
SVM在处理高维数据和小样本数据时表现出色，因此被广泛应用于图像识别、文本分类、生物信息学等领域。
二、支持向量机的应用实例1. 图像识别图像识别是支持向量机最常见的应用之一。
例如，在人脸识别中，我们可以将每张人脸图像表示为一个特征向量，并使用SVM对这些特征向量进行分类。
通过训练SVM模型，我们可以实现高精度的人脸识别。
2. 文本分类文本分类也是SVM常见的应用之一。
例如，在垃圾邮件过滤中，我们可以将每个邮件表示为一个特征向量，并使用SVM对这些特征向量进行分类。
通过训练SVM模型，我们可以实现高效准确地垃圾邮件过滤。
3. 生物信息学生物信息学是一个复杂的领域，需要处理大量的数据。
SVM可以用于生物信息学中的多个任务，如基因表达数据分析、蛋白质结构预测等。
例如，在蛋白质结构预测中，我们可以将每个氨基酸表示为一个特征向量，并使用SVM对这些特征向量进行分类。
通过训练SVM模型，我们可以实现高效准确地蛋白质结构预测。
4. 金融风险管理金融风险管理是一个重要的应用领域，需要对大量的金融数据进行分类和预测。
SVM可以用于金融风险管理中的多个任务，如信用评级、股票价格预测等。
例如，在信用评级中，我们可以将每个客户表示为一个特征向量，并使用SVM对这些特征向量进行分类。
通过训练SVM模型，我们可以实现高效准确地信用评级。
三、支持向量机的优缺点1. 优点：（1）在处理高维数据和小样本数据时表现出色；（2）具有较好的泛化能力；（3）能够处理非线性问题。
2. 缺点：（1）对于大规模数据集训练时间较长；（2）对参数敏感，需要进行参数调整；（3）对于噪声和异常值敏感。
支持向量机回归svr的工作原理
支持向量机回归（Support Vector Regression，SVR）是一种监督学习算法，用于回归分析。
它扩展了支持向量机（SVM）的概念，使其适用于回归问题，而不是仅仅用于分类。
SVR的目标是找到一个最佳的超平面，这个超平面不仅能够最大化数据点之间的间隔，还能最小化误差的平方和。
工作原理：1. 核函数映射：- 与SVM类似，SVR首先使用一个核函数将输入空间映射到一个更高维的特征空间。
这样做是为了在特征空间中找到一个最优解，因为在高维空间中，线性分割可能更容易实现。
2. 构建约束条件：- SVR在特征空间中构造一个最优超平面，该超平面最大化数据点与超平面之间的距离（即间隔），同时最小化误差的平方和。
为了实现这一点，SVR引入了两个约束条件：- 数据点必须位于超平面的一侧，即对于每个支持向量，误差的绝对值必须小于1（对于非线性SVR，这个半径是正数）。
- 超平面的法向量必须与拉格朗日乘子向量正交。
3. 拉格朗日乘子：- 为了处理这些约束，SVR使用拉格朗日乘子（ Lagrange multipliers）来放松约束条件，将它们转化为可求解的优化问题。
拉格朗日乘子是一个对每个支持向量和支持向量之间区域的权重。
4. 优化问题：- SVR通过解决一个凸二次规划问题来找到最优的超平面。
这个优化问题旨在最小化误差的平方和，同时满足超平面的约束条件。
5. 支持向量：- 在回归问题中，支持向量是那些位于超平面附近的数据点，它们对于定义超平面至关重要。
对于线性SVR，支持向量是那些直接位于超平面上的点；对于非线性SVR，支持向量是那些在超平面邻域内的点。
6. 决策函数：- 一旦最优超平面确定，SVR使用它来构建一个决策函数，该函数预测新数据点的值。
对于线性SVR，决策函数是线性的；对于非线性SVR，决策函数是线性的，但在特征空间中。
### 关键点：- SVR适用于非线性回归问题，通过使用核技巧，它可以将数据映射到高维空间，并在那里应用线性分割。
机器学习代码实战——SVM(支持向量机)(使用不同核函数)
机器学习代码实战——SVM（支持向量机）（使用不同核函数）支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种常用的机器学习方法，它可以应用于分类和回归问题。
SVM通过构建一个超平面或决策边界来在不同类别之间进行分类，从而找到最佳的分类结果。
在SVM中，我们可以使用不同的核函数来改变超平面的形状和效果。
下面将介绍SVM 的基本原理以及如何使用不同核函数来解决分类问题。
SVM的基本原理是找到一个超平面来将不同类别的样本分割开来，最大化边界的宽度。
这个超平面的选择要求离它最近的训练点与该超平面的距离最大化，这些训练点被称为支持向量。
SVM的目标是找到一个最优的决策边界，使得其能够正确分类训练样本，并且对未知数据具有较好的泛化能力。
SVM可以使用不同的核函数来改变超平面的形状。
核函数是一种将输入空间映射到高维特征空间的函数，它可以将线性可分的样本在低维特征空间中转化为非线性可分的样本，从而提高分类的准确性。
常用的核函数有线性核函数、多项式核函数和高斯核函数。
线性核函数是最简单的核函数，它在原始特征空间上直接进行线性分割。
当数据集是线性可分的时候，使用线性核函数可以获得较好的分类效果。
线性核函数可以通过设置kernel参数为'linear'来使用。
多项式核函数可以在原始特征空间中引入高阶项，从而实现非线性分割。
多项式核函数可以通过设置kernel参数为'poly'来使用，并且可以通过degree参数来控制多项式的阶数。
高斯核函数（也称为径向基函数）将数据从原始特征空间映射到无穷维的特征空间中。
高斯核函数可以通过设置kernel参数为'rbf'来使用，并且可以通过gamma参数来控制高斯核函数的宽度。
除了上述三种常用的核函数之外，SVM还支持其他核函数，如sigmoid核函数和核对角线核函数等。
每种核函数都有不同的特点和适用场景，选择合适的核函数是SVM应用中的一项重要任务。
svm算法原理以及python实现
svm算法原理以及python实现支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种经典的机器学习算法，主要用于分类和回归问题。
SVM的基本思想是找到一个最优的超平面，使得离该超平面最近的样本点到该超平面的距离最大化。
在本文中，我们将介绍SVM 算法的原理，并使用Python进行实现。
一、SVM算法原理1. 数据预处理在使用SVM算法之前，我们需要对数据进行预处理。
常见的预处理步骤包括数据清洗、特征选择和特征缩放等。
数据清洗指的是处理缺失值、异常值和重复值等。
特征选择是从原始数据中选择最相关的特征，以减少计算复杂度和提高预测性能。
特征缩放是对特征进行归一化，使得它们具有相似的量纲。
2. 线性可分情况SVM算法首先考虑线性可分的情况，即存在一个超平面可以完全将两类样本分开。
我们希望找到一个超平面，使得正负样本离该超平面的距离最大化。
假设我们的训练数据为{(x1, y1), (x2, y2), ..., (xn, yn)}，其中xi是样本的特征向量，yi是样本的标签。
标签yi只能取+1或-1，表示样本的类别。
超平面的方程可以表示为：w·x + b = 0，其中w是法向量，b是截距。
对于一个样本(xi, yi)，离超平面的距离可以表示为：yi(w·xi + b)。
通过最大化边界距离，我们可以得到下面的优化问题：max(2/||w||) subject to yi(w·xi + b) ≥ 1这是一个凸二次规划问题，可以使用拉格朗日乘子法进行求解。
通过求解得到的最优解，我们可以得到超平面的法向量w和截距b。
3. 线性不可分情况在实际问题中，数据往往是线性不可分的。
为了解决这个问题，我们可以使用核函数来将数据从原始空间映射到高维特征空间，使得数据在新的空间中变得线性可分。
常用的核函数有线性核、多项式核和高斯径向基核等。
通过引入核函数，我们可以得到新的超平面方程：f(x) = w·φ(x) + b其中φ(x)表示将原始数据映射到高维特征空间的函数。
支持向量机的实现
支持向量机的实现SVM的实现主要涉及以下几个步骤：1.数据预处理：首先，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、特征选择和特征缩放。
数据清洗是指对数据进行处理，如去除缺失值或异常值。
特征选择是选择对分类任务有影响的特征。
特征缩放是对特征进行归一化，使得它们具有相似的尺度。
2.定义目标变量：SVM可以用于二元分类和多元分类问题。
对于二元分类问题，我们需要将目标变量转换为两个类别。
对于多元分类问题，可以使用一对一或一对多的方法。
3.寻找最优超平面：SVM的目标是寻找一个最优的超平面，将不同类别的数据点分开。
最优超平面的选择是通过最大化间隔来实现的，即最大化分类边界的宽度。
其中，分类边界由支持向量(离超平面最近的点)决定。
4.核函数选择：在一些情况下，数据可能不是线性可分的。
这时可以使用核函数将数据投射到高维空间，使其在高维空间可分。
常用的核函数有线性核、多项式核和高斯核。
5.超参数调整：SVM有一些超参数需要调整，例如正则化参数C和核函数的参数。
可以使用交叉验证或网格来确定最优的超参数值。
6.模型评估：使用测试数据集来评估训练好的SVM模型的性能。
常用的评估指标有准确率、精确率、召回率和F1得分。
SVM的实现可以使用各种编程语言和库。
在Python中，scikit-learn是一个常用的机器学习库，它提供了SVM的实现。
下面是一个使用scikit-learn库实现SVM的示例代码：```pythonfrom sklearn import svmfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.metrics import classification_reportfrom sklearn.preprocessing import StandardScaler#1.数据预处理#假设数据集已经加载为X和y，其中X是特征矩阵，y是目标变量#将数据集划分为训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)#特征缩放scaler = StandardScalerX_train = scaler.fit_transform(X_train)X_test = scaler.transform(X_test)#2.创建SVM模型model = svm.SVC(kernel='rbf', C=1.0, gamma='scale')#3.训练模型model.fit(X_train, y_train)#4.模型评估y_pred = model.predict(X_test)print(classification_report(y_test, y_pred))```在以上示例代码中，首先对数据进行预处理，包括划分训练集和测试集，并进行特征缩放。
支持向量机及其编程实现
1
Support Vector Machine
支持向量机
2
相关参考资料
• 统计学习理论的本质，Vladimir N. Vapnik 著， 张学工译，清华大学出版社，2000.09 • 支持向量机导论，N.Cristianini, J.ShaweTaylor著，电子工业出版社，2004.03 • Support Vector Classification. Steven Gunn. • • • Bernhard Scholkopf, Alex J. Smola , CHRISTOPHER J.C.
l
yi ( w, xi b) 1
y
i 1 i
l
i
0
i 0
i 1, 2,L , l
i 1, 2,l
原始问题与对偶问题解的关系：
w* yi i* xi
i 1 l
22
KKT条件与支持向量
对偶问题的解 *i (i 1, 2,, l ) 是最优解的前提条件是：
支持向量机的编程实现
25
一、Matlab图像编程概要
1.读入图像： RGB=imread(‘1.jpg’); 该函数的返回值RGB是一个三维的数组，分别代表 像素点所在的行号、列号和像素点的R、G、B三个 通道的值。 例： RGB(1,1,1); %图像第一行第一列的R值； RGB(1,3,2); %图像第一行第三列的G值； RGB(2,4,3); %图像第二行第四列的B值； RR=RGB(:,:,1); %彩色图像的红色像素通道 GG=RGB(:,:,2); %彩色图像的绿色像素通道 BB=RGB(:,:,3); %彩色图像的蓝色像素通道
SVM
男或女
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模式识别课程大作业报告——支持向量机（SVM）的实现姓名：学号：专业：任课教师：研究生导师：内容摘要支持向量机是一种十分经典的分类方法，它不仅是模式识别学科中的重要内容，而且在图像处理领域中得到了广泛应用。
现在，很多图像检索、图像分类算法的实现都以支持向量机为基础。
本次大作业的内容以开源计算机视觉库OpenCV为基础，编程实现支持向量机分类器，并对标准数据集进行测试，分别计算出训练样本的识别率和测试样本的识别率。
本报告的组织结构主要分为3大部分。
第一部分简述了支持向量机的原理；第二部分介绍了如何利用OpenCV来实现支持向量机分类器；第三部分给出在标准数据集上的测试结果。
一、支持向量机原理概述在高维空间中的分类问题实际上是寻找一个超平面，将两类样本分开，这个超平面就叫做分类面。
两类样本中离分类面最近的样本到分类面的距离称为分类间隔。
最优超平面指的是分类间隔最大的超平面。
支持向量机实质上提供了一种利用最优超平面进行分类的方法。
由最优分类面可以确定两个与其平行的边界超平面。
通过拉格朗日法求解最优分类面，最终可以得出结论：实际决定最优分类面位置的只是那些离分类面最近的样本。
这些样本就被称为支持向量，它们可能只是训练样本中很少的一部分。
支持向量如图1所示。
图1图1中，H是最优分类面，H1和H2别是两个边界超平面。
实心样本就是支持向量。
由于最优超平面完全是由这些支持向量决定的，所以这种方法被称作支持向量机（SVM）。
以上是线性可分的情况，对于线性不可分问题，可以在错分样本上增加一个惩罚因子来干预最优分类面的确定。
这样一来，最优分类面不仅由离分类面最近的样本决定，还要由错分的样本决定。
这种情况下的支持向量就由两部分组成：一部分是边界支持向量；另一部分是错分支持向量。
对于非线性的分类问题，可以通过特征变换将非线性问题转化为新空间中的线性问题。
但是这样做的代价是会造成样本维数增加，进而导致计算量急剧增加，这就是所谓的“维度灾难”。
为了避免高维空间中的计算，可以引入核函数的概念。
这样一来，无论变换后空间的维数有多高，这个新空间中的线性支持向量机求解都可以在原空间通过核函数来进行。
常用的核函数有多项式核、高斯核（径向基核）、Sigmoid函数。
二、支持向量机的实现OpenCV是开源计算机视觉库，它在图像处理领域得到了广泛应用。
OpenCV 中包含许多计算机视觉领域的经典算法，其中的机器学习代码部分就包含支持向量机的相关内容。
OpenCV中比较经典的机器学习示例是“手写字母分类”。
OpenCV 中给出了用支持向量机实现该示例的代码。
本次大作业的任务是研究OpenCV中的支持向量机代码，然后将其改写为适用于所有数据库的通用程序，并用标准数据集对算法进行测试。
本实验中使用的OpenCV版本是，实验平台为VisualStudio 2010软件平台。
OpenCV读取的输入数据格式为“.data”文件。
该文件记录了所有数据样本的特征向量和标签。
OpenCV自带的“letter-recognition”数据集是手写字母数据集。
其中共包含20000个样本，前16000个用来训练，后4000个用来测试。
样本是16维的特征向量。
每条样本在文件中按行存放。
每行共有17个字段，第1个字段是样本的标签，以字符形式给出；后面16个字段分别是样本的16个特征，以数字形式给出。
所有字段之间均以逗号分隔。
图2图2中展示了“.data”文件中样本的存储样式。
自行生成“.data”文件的过程十分简单。
只需要新建一个“.txt”文件，对其内容进行修改之后，直接把后缀改为“.data”即可。
在OpenCV给出的支持向量机示例程序中，可调参数大约有十多个，这些参数的调整比较复杂。
为了方便使用该程序，可以将其中重要的参数从程序段中挑选出来，并制作宏定义。
这些重要参数包括：总样本个数、用于训练的样本个数（总样本个数-训练样本个数=测试样本个数）、特征向量的维数、选取的核函数类型。
可调参数如图3所示：图3在更换新的数据集时，只需要在宏定义部分修改“PATH”后的路径即可，其他参数的修改也都在这里进行，无需再到代码段内进行修改。
其中，宏定义“KERNEL”用来确定SVM采用何种核函数。
执行程序后，可以显示出训练样本和测试样本的识别率。
通过将程序中分类数组的值输出，还可以在原有程序基础上添加显示测试样本标签的功能。
对“letter-recognition”数据集进行分类得到的结果如图4所示：图4图4展示了4000个测试样本标签和训练样本识别率以及测试样本识别率。
可以观察到训练样本的识别率为%，测试样本的识别率为%。
将图4中展示的测试样本标签与“.data”文件中的标签对比，可以直观地观察到哪个数据判断错误。
图5展示了程序输出的测试样本标签与“.data”文件中标签的对应关系。
(a) (b)图5观察图5可以发现，第一行字母P的识别是正确的，而第三行的预测出现了错误。
样本集中的数据为“O”，但支持向量机将其错分为“B”。
按上述方法可以一一对照测试样本的预测结果是否正确。
接下来，采用其他核函数进行分类。
图6展示的是径向基函数的分类效果。
图6观察图6可以看出，采用径向基函数可以获得极高的样本识别率，可达100%。
但是测试样本的识别率为%，比起线性基函数有所下降，说明其泛化能力（即推广能力）有限。
测试表明，对于“letter-recognition”，采用多项式基函数和Sigmoid基函数分类的识别率更低，因此对此数据集的分类应该采用线性核函数。
三、标准数据集测试前一部分展示了OpenCV自带的“letter-recognition”数据集的测试效果。
为了测试编写的程序的通用性，接下来对其他标准数据集进行测试。
数据集可以从“下载，这个网址上提供了上万个用于机器学习的数据集。
接下来分别展示“iris”数据集和“wine”数据集上的测试结果。
（1）“iris”数据集“iris”数据集是鸢尾花数据集。
其中共包含150个样本，每个样本是一个4维的特征向量，这4个特征分别是萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。
数据的标签总共有三类：“S”代表刺芒野古草，“E”代表杂色鸢尾花，“I”代表维尔吉尼卡。
它们分别是三种不同的鸢尾花品种。
该数据集如图7所示：图7在本实验中，用前130个数据作为训练样本，后20个数据作为测试样本。
选定相应的参数如图8所示：图8图8中，选取核函数为线性核函数。
按照图8所示的参数执行程序，得到的结果如图9所示：图9由图9可知，对于“iris”数据集，训练样本的识别率为%，测试样本的识别率为%。
由数据可以看出，支持向量机对“iris”数据集的分类效果显然要优于“letter-recognition”数据集。
这可能和数据集本身有关，“iris”数据集特征的可分性更好。
接下来，变换核函数来观察分类效果。
图10是采用径向基核函数得到的结果。
图10图10中，训练样本的识别率比采用线性核函数时略有提升，但测试样本的识别率没有变化，因此可以认为采用径向基核函数与线性核函数的分类效果是基本相同的。
当采用Sigmoid函数进行分类时，分类效果显然要差很多。
该分类效果如图11所示。
图11图11中，训练样本和测试样本的识别率都很低，因此“iris”数据集显然不适合用Sigmoid函数进行分类。
以上实验结果表明，核函数的选取对于支持向量机的分类效果有至关重要的影响。
（2）“wine”数据集“wine”数据集是红酒数据集。
其中共包含178个样本，每个样本是一个13维的特征向量，其中包含酒精度、年份等特征。
数据的标签总共有三类：“M”、“H”、“L”。
它们分别代表三类不同的红酒。
该数据集如图12所示：图12本实验用前125个数据作为训练样本，后53个数据作为测试样本。
选定相应的参数如图13所示：2图13图13中，核函数选定为线性核函数。
按照上述参数设置执行程序，得到的结果如图14所示：图14由图14可得，对于“wine”数据集，训练样本的识别率为%，测试样本的识别率为%。
训练样本的识别率较高，但测试样本的识别率却较低。
这说明该学习过程的泛化能力较差。
这可能由于样本数量有限，支持向量机方法很难从这么有限的样本中训练出较为理想的分类器。
接下来，尝试采用其他核函数的分类效果。
结果发现，其他和函数的分类效果并没有线性核函数的分类效果好。
当采用径向基核函数时，训练样本的识别率可达100%，但测试样本的识别率变得非常低。
该结果如图15所示。
图15可见，对于“wine”数据集来讲，采用径向基核函数虽然能使训练样本识别率最高，但其泛化能力最差，因此对解决实际问题没有任何帮助。
综合比较上述结果，可以发现径向基函数在大多数情况下都可以获得较高的训练样本识别率，即经验风险很小。
但是，测试样本的识别率无法保证，对于某些数据集的泛化能力有限。
致谢今后，我会从事机器学习方向的研究。
模式识别课程的内容对我的专业方向有很大帮助，令我受益匪浅。
尤其是在本次大作业过程中，支持向量机的编程实现工作大大加深了我对支持向量机原理的理解，为我今后的研究工作打下了坚实基础。
模式识别课程的学习是我研究道路上的一个良好开端，具有十分重要的意义。
本学期的模式识别课程令我受益颇多。
在此，诚挚地感谢李建更老师的辛勤付出！附录：源程序代码#include "opencv2/core/"#include "opencv2/ml/"#include <cstdio>#include <vector>/*******************设置文件路径********************/#define PATH "./"/*******************设置样本个数********************/#define SAMPLE 20000/*****************设置训练样本个数******************/#define TRAIN 16000/*****************设置特征向量维数******************/#define VECTOR 16/**************************************************//********************读取数据***********************/ static intread_num_class_data( const char* filename, int var_count, CvMat** data, CvMat** responses ){const int M = 1024;FILE* f = fopen( filename, "rt" );CvMemStorage* storage;CvSeq* seq;char buf[M+2];float* el_ptr;CvSeqReader reader;int i, j;if( !f )return 0;el_ptr = new float[var_count+1];storage = cvCreateMemStorage();seq = cvCreateSeq( 0, sizeof(*seq), (var_count+1)*sizeof(float), storage );for(;;){char* ptr;if( !fgets( buf, M, f ) || !strchr( buf, ',' ) )break;el_ptr[0] = buf[0];ptr = buf+2;for( i = 1; i <= var_count; i++ ){int n = 0;sscanf( ptr, "%f%n", el_ptr + i, &n );ptr += n + 1;}if( i <= var_count )break;cvSeqPush( seq, el_ptr );}fclose(f);*data = cvCreateMat( seq->total, var_count, CV_32F );*responses = cvCreateMat( seq->total, 1, CV_32F );cvStartReadSeq( seq, &reader );for( i = 0; i < seq->total; i++ ){const float* sdata = (float*) + 1;float* ddata = data[0]-> + var_count*i;float* dr = responses[0]-> + i;for( j = 0; j < var_count; j++ )ddata[j] = sdata[j];*dr = sdata[-1];CV_NEXT_SEQ_ELEM( seq->elem_size, reader );}cvReleaseMemStorage( &storage );delete[] el_ptr;return 1;}/*********************支持向量机分类器*************************/ staticint build_svm_classifier( char* data_filename ){CvMat* data = 0;CvMat* responses = 0;CvMat train_data;int nsamples_all = 0, ntrain_samples = 0;int var_count;CvSVM svm;int ok = read_num_class_data( data_filename, VECTOR, &data, &responses ); if( !ok ){printf( "无法读取数据库 %s\n", data_filename );return -1;}/************************ SVM 参数 ***************************/CvSVMParams param;=CvSVM::LINEAR;=CvSVM::C_SVC;=1;/**************************************************************/printf( "数据库 %s 已经被加载\n", data_filename );nsamples_all = SAMPLE;ntrain_samples = TRAIN;var_count = data->cols;/************************训练分类器****************************/printf( "正在训练SVM分类器...\n");cvGetRows( data, &train_data, 0, ntrain_samples );CvMat* train_resp = cvCreateMat( ntrain_samples, 1, CV_32FC1);for (int i = 0; i < ntrain_samples; i++)train_resp->[i] = responses->[i];(&train_data, train_resp, 0, 0, param);/**************************开始对测试样本分类***************************/ std::vector<float> _sample(var_count * (nsamples_all));CvMat sample = cvMat( nsamples_all , VECTOR, CV_32FC1, &_sample[0] ); std::vector<float> true_results(nsamples_all );for (int j = 0; j < nsamples_all; j++){float *s = data-> + j * var_count;for (int i = 0; i < var_count; i++){* var_count + i] = s[i];}true_results[j] = responses->[j];}CvMat *result = cvCreateMat(1, nsamples_all, CV_32FC1);printf("分类中...\n");(&sample, result);/**************************显示测试样本的标签**************************/ printf("测试样本的标签预测结果如下：\n");for (int i = ntrain_samples; i < nsamples_all ; i++){printf("测试样本%d=%c\n",i-ntrain_samples+1,char(result->[i]));}/**************************计算识别率**************************/printf("/****显示识别率****/\n");f%%\n", (float)true_resp / (ntrain_samples) * 100);f%%\n", (float)true_resp / (nsamples_all-ntrain_samples) * 100);cvReleaseMat( &train_resp );cvReleaseMat( &result );cvReleaseMat( &data );cvReleaseMat( &responses );return 0;}int main( int argc, char *argv[] ){char* filename_to_save = 0;char* filename_to_load = 0;char default_data_filename[] = PATH;char* data_filename = default_data_filename;int i;for( i = 1; i < argc; i++ ){if( strcmp(argv[i],"-data") == 0 ){i++;data_filename = argv[i];}else if( strcmp(argv[i],"-save") == 0 ){i++;filename_to_save = argv[i];}else if( strcmp(argv[i],"-load") == 0) {i++;filename_to_load = argv[i];}elsebreak;}build_svm_classifier( data_filename );return 0;}。