内容：

非线性可分支持向量机模型
分别使用线性核﹑多项式核与高斯核对lris 数据集的2/3数据训练支持向量机，剩余1/3数据进行测试，计算正确率。分别使用线性核、多项式核与高斯核对lris数据集的2/3数据训练支持向量机，剩余1/3数据进行测试，计算正确率。

数据集（150)

具体数据如下（如果不能运行，尝试在末尾加回车）

5.1  3.5 1.4 0.2 1
4.9 3   1.4 0.2 1
4.7 3.2 1.3 0.2 1
4.6 3.1 1.5 0.2 1
5   3.6 1.4 0.2 1
5.4 3.9 1.7 0.4 1
4.6 3.4 1.4 0.3 1
5   3.4 1.5 0.2 1
4.4 2.9 1.4 0.2 1
4.9 3.1 1.5 0.1 1
5.4 3.7 1.5 0.2 1
4.8 3.4 1.6 0.2 1
4.8 3   1.4 0.1 1
4.3 3   1.1 0.1 1
5.8 4   1.2 0.2 1
5.7 4.4 1.5 0.4 1
5.4 3.9 1.3 0.4 1
5.1 3.5 1.4 0.3 1
5.7 3.8 1.7 0.3 1
5.1 3.8 1.5 0.3 1
5.4 3.4 1.7 0.2 1
5.1 3.7 1.5 0.4 1
4.6 3.6 1   0.2 1
5.1 3.3 1.7 0.5 1
4.8 3.4 1.9 0.2 1
5   3   1.6 0.2 1
5   3.4 1.6 0.4 1
5.2 3.5 1.5 0.2 1
5.2 3.4 1.4 0.2 1
4.7 3.2 1.6 0.2 1
4.8 3.1 1.6 0.2 1
5.4 3.4 1.5 0.4 1
5.2 4.1 1.5 0.1 1
5.5 4.2 1.4 0.2 1
4.9 3.1 1.5 0.1 1
5   3.2 1.2 0.2 1
5.5 3.5 1.3 0.2 1
4.9 3.1 1.5 0.1 1
4.4 3   1.3 0.2 1
5.1 3.4 1.5 0.2 1
5   3.5 1.3 0.3 1
4.5 2.3 1.3 0.3 1
4.4 3.2 1.3 0.2 1
5   3.5 1.6 0.6 1
5.1 3.8 1.9 0.4 1
4.8 3   1.4 0.3 1
5.1 3.8 1.6 0.2 1
4.6 3.2 1.4 0.2 1
5.3 3.7 1.5 0.2 1
5   3.3 1.4 0.2 1
7   3.2 4.7 1.4 2
6.4 3.2 4.5 1.5 2
6.9 3.1 4.9 1.5 2
5.5 2.3 4   1.3 2
6.5 2.8 4.6 1.5 2
5.7 2.8 4.5 1.3 2
6.3 3.3 4.7 1.6 2
4.9 2.4 3.3 1   2
6.6 2.9 4.6 1.3 2
5.2 2.7 3.9 1.4 2
5   2   3.5 1   2
5.9 3   4.2 1.5 2
6   2.2 4   1   2
6.1 2.9 4.7 1.4 2
5.6 2.9 3.6 1.3 2
6.7 3.1 4.4 1.4 2
5.6 3   4.5 1.5 2
5.8 2.7 4.1 1   2
6.2 2.2 4.5 1.5 2
5.6 2.5 3.9 1.1 2
5.9 3.2 4.8 1.8 2
6.1 2.8 4   1.3 2
6.3 2.5 4.9 1.5 2
6.1 2.8 4.7 1.2 2
6.4 2.9 4.3 1.3 2
6.6 3   4.4 1.4 2
6.8 2.8 4.8 1.4 2
6.7 3   5   1.7 2
6   2.9 4.5 1.5 2
5.7 2.6 3.5 1   2
5.5 2.4 3.8 1.1 2
5.5 2.4 3.7 1   2
5.8 2.7 3.9 1.2 2
6   2.7 5.1 1.6 2
5.4 3   4.5 1.5 2
6   3.4 4.5 1.6 2
6.7 3.1 4.7 1.5 2
6.3 2.3 4.4 1.3 2
5.6 3   4.1 1.3 2
5.5 2.5 4   1.3 2
5.5 2.6 4.4 1.2 2
6.1 3   4.6 1.4 2
5.8 2.6 4   1.2 2
5   2.3 3.3 1   2
5.6 2.7 4.2 1.3 2
5.7 3   4.2 1.2 2
5.7 2.9 4.2 1.3 2
6.2 2.9 4.3 1.3 2
5.1 2.5 3   1.1 2
5.7 2.8 4.1 1.3 2
6.3 3.3 6   2.5 3
5.8 2.7 5.1 1.9 3
7.1 3   5.9 2.1 3
6.3 2.9 5.6 1.8 3
6.5 3   5.8 2.2 3
7.6 3   6.6 2.1 3
4.9 2.5 4.5 1.7 3
7.3 2.9 6.3 1.8 3
6.7 2.5 5.8 1.8 3
7.2 3.6 6.1 2.5 3
6.5 3.2 5.1 2   3
6.4 2.7 5.3 1.9 3
6.8 3   5.5 2.1 3
5.7 2.5 5   2   3
5.8 2.8 5.1 2.4 3
6.4 3.2 5.3 2.3 3
6.5 3   5.5 1.8 3
7.7 3.8 6.7 2.2 3
7.7 2.6 6.9 2.3 3
6   2.2 5   1.5 3
6.9 3.2 5.7 2.3 3
5.6 2.8 4.9 2   3
7.7 2.8 6.7 2   3
6.3 2.7 4.9 1.8 3
6.7 3.3 5.7 2.1 3
7.2 3.2 6   1.8 3
6.2 2.8 4.8 1.8 3
6.1 3   4.9 1.8 3
6.4 2.8 5.6 2.1 3
7.2 3   5.8 1.6 3
7.4 2.8 6.1 1.9 3
7.9 3.8 6.4 2   3
6.4 2.8 5.6 2.2 3
6.3 2.8 5.1 1.5 3
6.1 2.6 5.6 1.4 3
7.7 3   6.1 2.3 3
6.3 3.4 5.6 2.4 3
6.4 3.1 5.5 1.8 3
6   3   4.8 1.8 3
6.9 3.1 5.4 2.1 3
6.7 3.1 5.6 2.4 3
6.9 3.1 5.1 2.3 3
5.8 2.7 5.1 1.9 3
6.8 3.2 5.9 2.3 3
6.7 3.3 5.7 2.5 3
6.7 3   5.2 2.3 3
6.3 2.5 5   1.9 3
6.5 3   5.2 2   3
6.2 3.4 5.4 2.3 3
5.9 3   5.1 1.8 3

代码：

有不对的请多指正

实在不想写了就来这看看吧~~~

import math  # 数学
import random  # 随机
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltdef zhichi_w(zhichi, xy, a):  # 计算更新 ww = [0, 0]if len(zhichi) == 0:  # 初始化的0return wfor i in zhichi:w[0] += a[i] * xy[0][i] * xy[2][i]  # 更新ww[1] += a[i] * xy[1][i] * xy[2][i]return wdef zhichi_b(zhichi, xy, a):  # 计算更新 bb = 0if len(zhichi) == 0:  # 初始化的0return 0for s in zhichi:  # 对任意的支持向量有 ysf(xs)=1 所有支持向量求解平均值sum = 0for i in zhichi:sum += a[i] * xy[2][i] * (xy[0][i] * xy[0][s] + xy[1][i] * xy[1][s])b += 1 / xy[2][s] - sumreturn b / len(zhichi)def SMO(xy, m):a = [0.0] * len(xy[0])  # 拉格朗日乘子zhichi = set()  # 支持向量下标loop = 1  # 循环标记（符合KKT）w = [0, 0]  # 初始化 wb = 0  # 初始化 bwhile loop:loop += 1if loop == 150:print("达到早停标准")print("循环了：", loop, "次")loop = 0break# 初始化=========================================fx = []  # 储存所有的fxyfx = []  # 储存所有yfx-1的值Ek = []  # Ek,记录fx-y用于启发式搜索E_ = -1  # 贮存最大偏差，减少计算a1 = 0  # SMO  a1a2 = 0  # SMO  a2# 初始化结束======================================# 寻找a1,a2======================================for i in range(len(xy[0])):  # 计算所有的 fx yfx-1 Ekfx.append(w[0] * xy[0][i] + w[1] * xy[1][i] + b)  # 计算 fx=wx+byfx.append(xy[2][i] * fx[i] - 1)  # 计算 yfx-1Ek.append(fx[i] - xy[2][i])  # 计算 fx-yif i in zhichi:  # 之前看过的不看了，防止重复找某个acontinueif yfx[i] <= yfx[a1]:a1 = i  # 得到偏离最大位置的下标(数值最小的)if yfx[a1] >= 0:  # 最小的也满足KKTprint("循环了：", loop, "次")loop = 0  # 循环标记（符合KKT）置零(没有用到)breakfor i in range(len(xy[0])):  # 遍历找间隔最大的a2if i == a1:  # 如果是a1，跳过continueEi = abs(Ek[i] - Ek[a1])  # |Eki-Eka1|if Ei < E_:  # 找偏差E_ = Ei  # 储存偏差的值a2 = i  # 储存偏差的下标# 寻找a1,a2结束===================================zhichi.add(a1)  # a1录入支持向量zhichi.add(a2)  # a2录入支持向量# 分析约束条件=====================================# c=a1*y1+a2*y2c = a[a1] * xy[2][a1] + a[a2] * xy[2][a2]  # 求出c# n=K11+k22-2*k12if m == "xianxinghe":  # 线性核n = xy[0][a1] ** 2 + xy[1][a1] ** 2 + xy[0][a2] ** 2 + xy[1][a2] ** 2 - 2 * (xy[0][a1] * xy[0][a2] + xy[1][a1] * xy[1][a2])elif m == "duoxiangshihe":  # 多项式核(这里是二次)n = (xy[0][a1] ** 2 + xy[1][a1] ** 2) ** 2 + (xy[0][a2] ** 2 + xy[1][a2] ** 2) ** 2 - 2 * (xy[0][a1] * xy[0][a2] + xy[1][a1] * xy[1][a2]) ** 2else:  # 高斯核  取 2σ^2 = 1n = 2 * math.exp(-1) - 2 * math.exp(-((xy[0][a1] - xy[0][a2]) ** 2 + (xy[1][a1] - xy[1][a2]) ** 2))# 确定a1的可行域=====================================if xy[2][a1] == xy[2][a2]:L = max(0.0, a[a1] + a[a2] - 0.5)  # 下界H = min(0.5, a[a1] + a[a2])  # 上界else:L = max(0.0, a[a1] - a[a2])  # 下界H = min(0.5, 0.5 + a[a1] - a[a2])  # 上界if n > 0:a1_New = a[a1] - xy[2][a1] * (Ek[a1] - Ek[a2]) / n  # a1_New = a1_old-y1(e1-e2)/n# print("x1=",xy[0][a1],"y1=",xy[1][a1],"z1=",xy[2][a1],"x2=",xy[0][a2],"y2=",xy[1][a2],"z2=",xy[2][a2],"a1_New=",a1_New)# 越界裁剪============================================================if a1_New >= H:a1_New = Helif a1_New <= L:a1_New = Lelse:a1_New = min(H, L)# 参数更新=======================================a[a2] = a[a2] + xy[2][a1] * xy[2][a2] * (a[a1] - a1_New)  # a2更新a[a1] = a1_New  # a1更新w = zhichi_w(zhichi, xy, a)  # 更新wb = zhichi_b(zhichi, xy, a)  # 更新b# print("W=", w, "b=", b, "zhichi=", zhichi, "a1=", a[a1], "a2=", a[a2])# 标记支持向量======================================for i in zhichi:if a[i] == 0:  # 选了，但值仍为0loop = loop + 1e = 'silver'else:if xy[2][i] == 1:e = 'b'else:e = 'r'plt.scatter(x1[0][i], x1[1][i], c='none', s=100, linewidths=1, edgecolor=e)print("支持向量数为：", len(zhichi), "\na为零支持向量：", loop)print("有用向量数：", len(zhichi) - loop)# 返回数据 w b =======================================return [w, b]def panduan(xyz, w_b1,w_b2):c = 0for i in range(len(xyz[0])):if (xyz[0][i] * w_b1[0][0] + xyz[1][i] * w_b1[0][1] + w_b1[1]) * xyz[2][i][0] < 0:c = c + 1continueif (xyz[0][i] * w_b2[0][0] + xyz[1][i] * w_b2[0][1] + w_b2[1]) * xyz[2][i][1] < 0:c = c + 1continuereturn (1 - c / len(xyz[0])) * 100def huitu(x1,x2,wb1,wb2,name):x = [x1[0][:],x1[1][:],x1[2][:]]for i in range(len(x[2])):  # 对训练集‘上色’if x[2][i] == [1, 1]:x[2][i] = 'r'  # 训练集  1  1 红色elif x[2][i] == [-1, 1]:x[2][i] = 'g'  # 训练集 -1  1 绿色else:x[2][i] = 'b'  # 训练集 -1 -1 蓝色plt.scatter(x[0], x[1], c=x[2], alpha=0.8)  # 绘点训练集x = [x2[0][:],x2[1][:],x2[2][:]]for i in range(len(x[2])):  # 对测试集‘上色’if x[2][i] == [1, 1]:x[2][i] = 'orange'  # 训练集  1   1 橙色elif x[2][i] == [-1, 1]:x[2][i] = 'y'  # 训练集 -1   1 黄色else:x[2][i] = 'm'  # 训练集 -1  -1 紫色plt.scatter(x[0], x[1], c=x[2], alpha=0.8)  # 绘点测试集plt.xlabel('x')  # x轴标签plt.ylabel('y')  # y轴标签plt.title(name)  # 标题xl = np.arange(min(x[0]), max(x[0]), 0.1)  # 绘制分类线一yl = (-wb1[0][0] * xl - wb1[1]) / wb1[0][1]plt.plot(xl, yl, 'r')xl = np.arange(min(x[0]), max(x[0]), 0.1)  # 绘制分类线二yl = (-wb2[0][0] * xl - wb2[1]) / wb2[0][1]plt.plot(xl, yl, 'b')# 主函数=======================================================
f = open('Iris.txt', 'r')  # 读文件
x = [[], [], [], [], []]  # 花朵属性，(0,1,2,3),花朵种类
while 1:yihang = f.readline()  # 读一行if len(yihang) <= 1:  # 读到末尾结束breakfenkai = yihang.split('\t')  # 按\t分开for i in range(4):  # 分开的四个值x[i].append(eval(fenkai[i]))  # 化为数字加到x中if (eval(fenkai[4]) == 1):  # 将标签化为向量形式x[4].append([1, 1])else:if (eval(fenkai[4]) == 2):x[4].append([-1, 1])else:x[4].append([-1, -1])print('数据集=======================================================')
print(len(x[0]))  # 数据大小
# 选择数据===================================================
shuxing1 = eval(input("选取第一个属性："))
if shuxing1 < 0 or shuxing1 > 4:print("无效选项，默认选择第1项")shuxing1 = 1
shuxing2 = eval(input("选取第一个属性："))
if shuxing2 < 0 or shuxing2 > 4 or shuxing1 == shuxing2:print("无效选项，默认选择第2项")shuxing2 = 2
# 生成数据集==================================================
lt = list(range(150))  # 得到一个顺序序列
random.shuffle(lt)  # 打乱序列
x1 = [[], [], []]  # 初始化x1
x2 = [[], [], []]  # 初始化x2
for i in lt[0:100]:  # 截取部分做训练集x1[0].append(x[shuxing1][i])  # 加上数据集x属性x1[1].append(x[shuxing2][i])  # 加上数据集y属性x1[2].append(x[4][i])  # 加上数据集c标签
for i in lt[100:150]:  # 截取部分做测试集x2[0].append(x[shuxing1][i])  # 加上数据集x属性x2[1].append(x[shuxing2][i])  # 加上数据集y属性x2[2].append(x[4][i])  # 加上数据集c标签
print('\n\n开始训练==============================================')
print('\n线性核==============================================')
# 计算 w b============================================
plt.figure(1)  # 第一张画布
x = [x1[0][:], x1[1][:], []]  # 第一次分类
for i in x1[2]:x[2].append(i[0])  # 加上数据集标签
wb1 = SMO(x,"xianxinghe")
x = [x1[0][:], x1[1][:], []]  # 第二次分类
for i in x1[2]:x[2].append(i[1])  # 加上数据集标签
wb2 = SMO(x,"xianxinghe")
print("w1为：", wb1[0], " b1为：", wb1[1])
print("w2为：", wb2[0], " b2为：", wb2[1])
# 计算正确率===========================================
print("训练集上的正确率为：", panduan(x1, wb1,wb2), "%")
print("测试集上的正确率为：", panduan(x2, wb1,wb2), "%")
# 绘图 ===============================================
# 圈着的是曾经选中的值，灰色的是选中但更新为0
huitu(x1,x2,wb1,wb2,"xianxinghe")
print('\n多项式核============================================')
# 计算 w b============================================
plt.figure(2)  # 第二张画布
x = [x1[0][:], x1[1][:], []]  # 第一次分类
for i in x1[2]:x[2].append(i[0])  # 加上数据集标签
wb1 = SMO(x,"duoxiangshihe")
x = [x1[0][:], x1[1][:], []]  # 第二次分类
for i in x1[2]:x[2].append(i[1])  # 加上数据集标签
wb2 = SMO(x,"duoxiangshihe")
print("w1为：", wb1[0], " b1为：", wb1[1])
print("w2为：", wb2[0], " b2为：", wb2[1])
# 计算正确率===========================================
print("训练集上的正确率为：", panduan(x1, wb1,wb2), "%")
print("测试集上的正确率为：", panduan(x2, wb1,wb2), "%")
# 绘图 ===============================================
# 圈着的是曾经选中的值，灰色的是选中但更新为0
huitu(x1,x2,wb1,wb2,"duoxiangshihe")
print('\n高斯核==============================================')
# 计算 w b============================================
plt.figure(3)  # 第三张画布
x = [x1[0][:], x1[1][:], []]  # 第一次分类
for i in x1[2]:x[2].append(i[0])  # 加上数据集标签
wb1 = SMO(x,"gaosihe")
x = [x1[0][:], x1[1][:], []]  # 第二次分类
for i in x1[2]:x[2].append(i[1])  # 加上数据集标签
wb2 = SMO(x,"gaosihe")
print("w1为：", wb1[0], " b1为：", wb1[1])
print("w2为：", wb2[0], " b2为：", wb2[1])
# 计算正确率===========================================
print("训练集上的正确率为：", panduan(x1, wb1,wb2), "%")
print("测试集上的正确率为：", panduan(x2, wb1,wb2), "%")
# 绘图 ===============================================
# 圈着的是曾经选中的值，灰色的是选中但更新为0
huitu(x1,x2,wb1,wb2,"gaosihe")
#显示所有图
plt.show()  # 显示

结果实例：

选取 0 1

数据集=======================================================
150
选取第一个属性：0
选取第一个属性：1开始训练==============================================线性核==============================================
循环了： 59 次
支持向量数为： 58
a为零支持向量： 43
有用向量数： 15
循环了： 81 次
支持向量数为： 80
a为零支持向量： 37
有用向量数： 43
w1为： [-1.2015577886380138, 1.0472346551913316]  b1为： 3.193887811107239
w2为： [-0.9046180342303862, -0.050401017033139706]  b2为： 5.818677047436661
训练集上的正确率为： 84.0 %
测试集上的正确率为： 80.0 %多项式核============================================
达到早停标准
循环了： 150 次
支持向量数为： 70
a为零支持向量： 2
有用向量数： 68
达到早停标准
循环了： 150 次
支持向量数为： 100
a为零支持向量： 2
有用向量数： 98
w1为： [-1.5323422583266884, -0.6451163863274796]  b1为： 10.19605818386737
w2为： [-0.32703052684507555, -0.07341379665570845]  b2为： 2.474197513122665
训练集上的正确率为： 55.00000000000001 %
测试集上的正确率为： 60.0 %高斯核==============================================
循环了： 44 次
支持向量数为： 43
a为零支持向量： 37
有用向量数： 6
循环了： 66 次
支持向量数为： 65
a为零支持向量： 37
有用向量数： 28
w1为： [-1.4000000000000004, 1.2000000000000002]  b1为： 3.821860465116281
w2为： [-1.2206265744055393, -0.29455424617379977]  b2为： 8.488342156179229
训练集上的正确率为： 84.0 %
测试集上的正确率为： 80.0 %

选取 1 3


数据集=======================================================
150
选取第一个属性：1
选取第一个属性：3开始训练==============================================线性核==============================================
循环了： 67 次
支持向量数为： 66
a为零支持向量： 50
有用向量数： 16
循环了： 44 次
支持向量数为： 43
a为零支持向量： 17
有用向量数： 26
w1为： [0.5633951571969109, -1.042348513330865]  b1为： -0.9195155744439709
w2为： [-0.06277727278771472, -2.4362648813243806]  b2为： 4.185161300086744
训练集上的正确率为： 97.0 %
测试集上的正确率为： 94.0 %多项式核============================================
达到早停标准
循环了： 150 次
支持向量数为： 88
a为零支持向量： 19
有用向量数： 69
达到早停标准
循环了： 150 次
支持向量数为： 39
a为零支持向量： 4
有用向量数： 35
w1为： [0.21771014101070363, -0.5387711292789139]  b1为： -0.3383609523351082
w2为： [-0.010052537823134533, -0.3832264577071416]  b2为： 0.6811197228851011
训练集上的正确率为： 96.0 %
测试集上的正确率为： 94.0 %高斯核==============================================
循环了： 45 次
支持向量数为： 44
a为零支持向量： 36
有用向量数： 8
达到早停标准
循环了： 150 次
支持向量数为： 44
a为零支持向量： 42
有用向量数： 2
w1为： [0.9855920219400248, -1.21694723510404]  b1为： -2.034100651391037
w2为： [0.19999999999999996, -0.9500000000000001]  b2为： 1.0344318181818182
训练集上的正确率为： 97.0 %
测试集上的正确率为： 94.0 %

可以对所有属性组合。

可以看出，多项式核一定有一些错误，，，希望能够有人指正

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内容：

数据集（150)

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