java实现svm svm的java实现

前几天看了一篇博客介绍简单svm的java实现，抱歉原文地址没找到。。其中代码没有注释，我加上了注释以防日后遗忘

其中主要是了解

//HingeLoss损失函数  cost = HingeLoss^2 + lambda*||w||^2   cost = err'*err + lambda*w'*w; grad = 2*X(idx,:)'*err + 2*lambda*w;

其中训练集和测试集的数据格式如下

1 1:-0.889023 2:0.555556 3:-0.111111 4:-0.111111 5:-0.111111 6:-0.777778 7:1 8:-0.333333 9:-0.555556 10:-1

import java.io.File;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.IOException;
import java.io.RandomAccessFile;
import java.util.StringTokenizer;public class SimpleSvm
{private int exampleNum;//X数组行数private int exampleDim;//X数组列数private double[] w;//权值private double lambda;//损失函数的参数private double lr = 0.001;//0.00001 学习率private double threshold = 0.001; //迭代停止 权值变换小于thresholdprivate double cost;//HingeLoss损失函数  cost = HingeLoss^2 + lambda*||w||^2   cost = err'*err + lambda*w'*w; grad = 2*X(idx,:)'*err + 2*lambda*w;private double[] grad;//存放需要更新的权值wprivate double[] yp;//存放每一行x和权值w的点积 yp【0】表示第一行x和w的点积public SimpleSvm(double paramLambda){lambda = paramLambda;}private void CostAndGrad(double[][] X,double[] y){cost =0;for(int m=0;m<exampleNum;m++)//从第一行开始进行循环{yp[m]=0;for(int d=0;d<exampleDim;d++){yp[m]+=X[m][d]*w[d];//第一行x和权值w的点积}if(y[m]*yp[m]-1<0){cost += (1-y[m]*yp[m]);//将y label（-1 or 1）和点积相乘 和1的差 相加}}for(int d=0;d<exampleDim;d++){cost += 0.5*lambda*w[d]*w[d];}for(int d=0;d<exampleDim;d++){grad[d] = Math.abs(lambda*w[d]);for(int m=0;m<exampleNum;m++){if(y[m]*yp[m]-1<0){grad[d]-= y[m]*X[m][d];}}}}private void update(){for(int d=0;d<exampleDim;d++){w[d] -= lr*grad[d];}}public void Train(double[][] X,double[] y,int maxIters){exampleNum = X.length;if(exampleNum <=0){System.out.println("num of example <=0!");return;}exampleDim = X[0].length;w = new double[exampleDim];grad = new double[exampleDim];yp = new double[exampleNum];for(int iter=0;iter<maxIters;iter++){CostAndGrad(X,y);System.out.println("cost:"+cost);if(cost< threshold){break;}update();}}private int predict(double[] x){double pre=0;for(int j=0;j<x.length;j++){pre+=x[j]*w[j];}if(pre >=0)//这个阈值一般位于-1到1return 1;else return -1;}public void Test(double[][] testX,double[] testY){int error=0;for(int i=0;i<testX.length;i++){if(predict(testX[i]) != testY[i]){error++;}}System.out.println("total:"+testX.length);System.out.println("error:"+error);System.out.println("error rate:"+((double)error/testX.length));System.out.println("acc rate:"+((double)(testX.length-error)/testX.length));}public static void loadData(double[][]X,double[] y,String trainFile) throws IOException{File file = new File(trainFile);RandomAccessFile raf = new RandomAccessFile(file,"r");StringTokenizer tokenizer,tokenizer2;int index=0;while(true){String line = raf.readLine();if(line == null) break;tokenizer = new StringTokenizer(line," ");y[index] = Double.parseDouble(tokenizer.nextToken());//System.out.println(y[index]);while(tokenizer.hasMoreTokens()){tokenizer2 = new StringTokenizer(tokenizer.nextToken(),":");int k = Integer.parseInt(tokenizer2.nextToken());double v = Double.parseDouble(tokenizer2.nextToken());X[index][k] = v;//System.out.println(k);//System.out.println(v);}X[index][0] =1;index++;}}public static void main(String[] args) throws IOException{// TODO Auto-generated method stubdouble[] y = new double[400];double[][] X = new double[400][11];String trainFile = "D:\\train_bc";loadData(X,y,trainFile);SimpleSvm svm = new SimpleSvm(0.0001);svm.Train(X,y,7000);double[] test_y = new double[283];double[][] test_X = new double[283][11];String testFile = "D:\\test_bc";loadData(test_X,test_y,testFile);svm.Test(test_X, test_y);}}

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