输出结果
实现代码
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pl #python中的绘图模块
from pylab import show
from sklearn import svm
np.random.seed(0) #随机固定随机值
X = np.r_[np.random.randn(20,2)-[2,2],np.random.randn(20,2)+[2,2]] #随机生成左下方20个点，右上方20个点
Y = [0]*20+[1]*20 #将前20个归为标记0，后20个归为标记1
#建立模型
clf = svm.SVC(kernel='linear')
clf.fit(X,Y) #传入参数
#画出建立的超平面
w = clf.coef_[0] #取得w值，w中是二维的
a = -w[0]/w[1] #计算直线斜率
xx = np.linspace(-5,5) #随机产生连续x值
yy = a*xx-(clf.intercept_[0])/w[1] #根据随机x得到y值
#计算与直线相平行的两条直线
b = clf.support_vectors_[0]
yy_down = a*xx+(b[1]-a*b[0])
b = clf.support_vectors_[-1]
yy_up = a*xx+(b[1]-a*b[0])
print('w:',w)
print('a:',a)
print('support_vectors:',clf.support_vectors_)
print('clf.coef_',clf.coef_)
#画出三条直线
pl.plot(xx,yy,'k-')
pl.plot(xx,yy_down,'k--')
pl.plot(xx,yy_up,'k--')
pl.scatter(clf.support_vectors_[:,0],clf.support_vectors_[:,1],s=100,c="g") #,facecolors='none',zorder=10
pl.scatter(X[:,0],X[:,1],c=Y, cmap=pl.cm.Paired)
pl.axis('tight')
pl.title('The bold circle is the support vector')
pl.show()
