Machine Learning in Action(机器学习实战)之支持向量机(Support-Vector-Machines(SVM))算法学习笔记

﹏ヽ暗。殇╰゛Y 2022-02-19 05:09 203阅读 0赞

## 1. 学习环境 ##

windows10 、Anaconda(向初学者推荐这个工具)  + Pycharm2018 、python 3.7。

## 2. Support Vector Machines概述 ##

2.1 支持向量机优缺点

优点：泛化错误率低，计算开销不大，结果易解释。  
    缺点：对参数调节和核函数的选择敏感，原始分类器不加修改仅适用于处理二类问题。  
    适用数据类型：数值型和标称型数据。

2.2 支持向量机的一般流程

⑴收集数据：可以使用任意方法。  
    (2)准备数据：需要数值型数据。  
    (3)分析数据：有助于可视化分隔超平面。  
    (4)训练算法：SVM的大部分时间都源自训练，该过程主要实现两个参数的调优。  
    (5)测试算法：十分简单的计算过程就可以实现。  
    (6)使用算法：几乎所有分类问题都可以使用SVM，值得一提的是，SVM本身是一个二类分类器，对多类问题应用SVM需要对代码做一些修改。

### 3.应用简化版SMO算法处理小规模数据集 ###

3.1 SMO 算法中的辅助函数

from numpy import  *
    #SMO 算法中的辅助函数
    #loadDataSet()函数，该函数打开文件并对其进行逐行解析，
    # 从而得到每行的类标签和整个数据矩阵。
    def loadDataSet(fileName):
        dataMat = []; labelMat = []
        fr = open(fileName)
        # readlines()方法：1、一次性读取整个文件。 2、自动将文件内容分析成一个行的列表。
        for line in fr.readlines():
            # strip()函数将文本中的每行最后一个换行符去掉
            # plit('\t')把每行中的字符一个个按横向制表符（\t）拆分开，变成list
            lineArr = line.strip().split('\t')
            # list.append(obj) 在列表末尾添加新的对象
            dataMat.append([float(lineArr[0]), float(lineArr[1])])
            labelMat.append(float(lineArr[2]))
        return dataMat, labelMat
    
    #selectJrand()有两个参数值，其中1是第一个alpha的下标，m是所有alpha的数目。
    # 只要函数值不等于输人值1，函数就会进行随机选择
    def selectJrand(i, m):
        j = i
        while (j ==i):
            # numpy 中random()函数
            #random.uniform(x, y) 方法将随机生成下一个实数，它在 [x,y] 范围内。
            j = int(random.uniform)
        return j
    
    #clipAlpha()它是用于调整大于H或小于L的alpha值
    def clipAlpha(aj, H, L):
        if aj > H:
            aj = H
        if L > aj:
            aj = L
        return aj
    
    dataArr, labelArr =loadDataSet('testSet.txt')
    print(labelArr)

测试结果：

![20190418195631533.PNG][]

3.2 简化版 SMO 算法

#简化版 SMO 算法
    #该函数有5个输人参数，分别是：数据集、类别标签、常数C、容错率和退出前最大的循环次数
    def smoSimple(dataMatIn, classLabels, C, toler, maxIter):
        #调用mat()函数可以将数组转换为numpy矩阵，然后可以对矩阵进行一些线性代数的操作。
        #简化很多数学操作
        #transpose()函数的作用就是调换数组的行列值的索引值，类似于求矩阵的转置：
        #转置了类别标签，因此我们得到的就是一个列向量而不是列表
        #于是类别标签向量的每行元素都和数据矩阵中的行一一对应。
        dataMatrix = mat(dataMatIn); labelMat = mat(classLabels).transpose()
        #通过shape()函数得到数据集的行数和列数（m,n）
        b = 0; m,n = shape(dataMatrix)
        #zeros()函数构建一个alpha列矩阵（m 行 1 列），矩阵中元素都初始化为0
        #调用mat()函数将矩阵转换为numpy矩阵，对矩阵进行一些线性代数的操作，简化很多数学操作
        alphas = mat(zeros((m,1)))
        #并建立一个让61变量。该变量存储的则是在没有任何alpha改变的情况下遍历数据集的次数。
        # 当该变量达到输入值 maxIter 时，函数结束运行并退出。
        iter = 0;
        while (iter < maxIter):
            #每次循环当中，将alphaPairsChanged先设为0，该变量用于记录 alpha 是否巳经进行优化
            #在循环结束时就会得知这一点
            alphaPairsChanged = 0
            #对整个集合顺序遍历
            for i in range(m):
                #首先，fXi能够计算出来，这就是我们预测的类别
                fXi = float(multiply(alphas, labelMat).T*(dataMatrix*dataMatrix[i, :].T)) + b
                #然后，基于这个实例的预测结果和真实结果的比对，就可以计算误差Ei 。
                # 如果误差很大，那么可以对该数据实例所对应的 alpha 值进行优化
                Ei = fXi - float(labelMat[i])
                #在if语句中，不管是正间隔还是负间隔都会被测试。并且在该if语句中，也要同时检查alpha值，
                # 以保证其不能等于0或C。由于后面alpha值小于0或大于C将被调整为0或C所以一旦在该if语句中
                # 它们等于这两个值的话，那么它们就已经在“边界”上了，因而不再能够减小或增大，
                # 因此也就不值得再对它们进行优化了。
                if((labelMat[i])*Ei < -toler) and (alphas[i] < C) or \
                    ((labelMat[i]*Ei > toler) and \
                    (alphas[i] > 0)):
                    # 如果当前向量可以被优化，随机选择另外一个数据向量
                    #通过selectJrand()函数来随机选择第二个alpha值
                    j = selectJrand(i, m)
                    #可以采用第一个alpha值（alpha[i]) 的误差计算方法，来计算这alpha值的误差
                    fXj = float(multiply(alphas, labelMat).T*\
                                (dataMatrix*dataMatrix[j, :].T)) + b
                    # 然后，基于这个实例的预测结果和真实结果的比对，就可以计算误差Ei 。
                    # 如果误差很大，那么可以对该数据实例所对应的 alpha 值进行优化
                    Ej = fXj - float(labelMat[j])
                    #。这个过程可以通过copy()的方法来实现,因此稍后可以将新的alpha值与老的alpha值进行比较 。
                    # python会通过引用的方式传递所有列表，所以必须明确地告知 python要为alphaIold和alphaJold
                    #分配新的内存；否则的话，在对新值和旧值进行比较时，我们就看不到新旧值的变化
                    alphaIold = alphas[i].copy();
                    alphaJold = alphas[j].copy();
                    if(labelMat[i] != labelMat[j]):
                        #计算 L和 H,它们用于将alphas[j]调整到0到C之间。
                        L = max(0, alphas[j] - alphas[i])
                        H = min(C, C + alphas[j] - alphas[i])
                    else:
                        L = max(0, alphas[j] + alphas[i] - C)
                        H = min(C, alphas[j] + alphas[i])
                    # 如果L和H相等，就不做任何改变，直接执行continue语句
                    if L == H: print("L==H");continue
                    #eta是alphas[j]的最优修改量，在那个很长的计算代码行中得到
                    eta = 2.0*dataMatrix[i,:]*dataMatrix[j,:].T - \
                        dataMatrix[i,:]*dataMatrix[i,:].T - \
                        dataMatrix[j,:]*dataMatrix[j,:].T
                    # 。如果eta为0，那就是说需要退出for循环的当前迭代过程
                    if eta >= 0: print("eta >=0 "); continue
                    #于是，可以计算出一个新的alphas[j]，
                    alphas[j] -= labelMat[j]*(Ei - Ej)/eta
                    #利用clipAlpha()函数以及L与H值对其进行调整。
                    alphas[j] = clipAlpha(alphas[j], H, L)
                    #然后，就是需要检查alphas[j]是否有轻微改变。如果是的话，就退出for循环
                    if (abs(alphas[j] - alphaJold) < 0.00001):print(\
                        "j not moving enough");continue
                    #alphas[i] 和alphas[j]同样进行改变，虽然改变的大小一样，但是改变的方向正好相反
                    # （即如果一个增加，那么另外一个减少）
                    alphas[i] += labelMat[j]*labelMat[i]*\
                                 (alphaJold - alphas[j])
                    #。在对alphas[i]和alphas[j]进行优化之后，给这两个alpha值设置一个常数项b
                    b1 = b - Ei - labelMat[i]*(alphas[i] - alphaIold)*\
                        dataMatrix[i, :]*dataMatrix[i, :].T - \
                        labelMat[j]*(alphas[j] - alphaJold)*\
                        dataMatrix[i, :]*dataMatrix[j, :].T
                    b2 = b - Ej - labelMat[i] * (alphas[i] - alphaIold) * \
                         dataMatrix[i, :] * dataMatrix[j, :].T - \
                         labelMat[j] * (alphas[j] - alphaJold) * \
                         dataMatrix[j, :] * dataMatrix[j, :].T
                    if(0 < alphas[i]) and (C > alphas[i]): b = b1
                    elif (0 < alphas[j]) and (C > alphas[j]): b = b2
                    else: b = (b1 + b2)/2.0
                    #最后，在优化过程结束的同时，必须确保在合适的时机结束循环。如果程序执行到for循环
                    #的最后一行都不执行continue语句，那么就已经成功地改变了一对alpha，同时可以增加
                    #alphaPairsChanged的值
                    alphaPairsChanged += 1
                    print("iter: %d i:%d, pairs changed %d" %\
                          (iter, i, alphaPairsChanged))
            #。在for循环之外，需要检査alpha是否做了更新，如果有更新则将iter设置为0后继续运行程序。
            # 只有在所有数据集上遍历maxIter次，且不再发生任何alpha修改之后，程序才会停止并退出for循环。
            if(alphaPairsChanged == 0):iter += 1
            else: iter = 0
            print("iteration number:%d" % iter)
        return b, alphas
    
    #测试函数
    b,alphas = smoSimple(dataArr, labelArr, 0.6, 0.001, 40)
    print("b:",b,'\n',"alpha: ", alphas[alphas>0])

测试结果：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MDkxNjY0MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

了得到支持向量机的个数 和了解哪些数据点是支持向量

#为了得到支持向量机的个数
    print("支持向量机的个数:",shape(alphas[alphas>0]))
    #为了了解哪些数据点是支持向量
    print("数据点是支持向量:")
    for i in range(100):
        if alphas[i] > 0.0:
            print(dataArr[i], labelArr[i])

测试结果：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MDkxNjY0MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

### 4.利用完整 Platt SMO 算法加速优化 ###

4.1 完整版 Platt SMO 的支持函数

#利用完整 Platt SMO 算法加速优化
    #建立一个init()（构造方法）的optStruct的类来保存所有的重要值
    #除了增加了一个 的矩m*2的矩阵成员变量eCache之外 ，这些做法和简化版SMO一模一样。
    # eCache的第一列给出的是eCache是否有效的标志位，而第二列给出的是实际的E值。
    class optStruct:
        ##函数有5个输人参数，分别是：默认参数 self、数据集、类别标签、常数C、容错率
        def __init__(self, dataMatIn, classLabels, C, toler):
            self.X = dataMatIn
            self.labelMat = classLabels
            self.C = C
            self.tol = toler
            #shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数，它的功能是查看矩阵或者数组的维数。
            #通过numpy库中的shape()函数获取数据集的行数 m
            self.m = shape(dataMatIn)[0]
            # zeros()函数构建一个alpha列矩阵（m 行 1 列），矩阵中元素都初始化为0
            # 调用mat()函数将矩阵转换为numpy矩阵，对矩阵进行一些线性代数的操作，简化很多数学操作
            self.alphas = mat(zeros((self.m,1)))
            self.b = 0
            # zeros()函数构建一个eCache列矩阵（m 行 1 列），矩阵中元素都初始化为0
            # 调用mat()函数将矩阵转换为numpy矩阵，对矩阵进行一些线性代数的操作，简化很多数学操作
            self.eCache = mat(zeros((self.m,2)))
    
    def calcEk(oS, k):
        #对于给定的alpha值，第一个辅助函数calCEk()能够计算E值并返回
        fXk = float(multiply(oS.alphas,oS.labelMat).T*\
                    (oS.X*oS.X[k,:].T)) + oS.b
        Ek =  fXk - float(oS.labelMat[k])
        return Ek
    
    #selectJ()函数用于选择第二个alpha或者说内循环的alpha值
    #目标是选择合适的第二个alpha值以保证在每次优化中采用最大步长
    def selectJ(i, oS, Ei):
        maxK = -1; maxDeltaE = 0; Ej = 0
        oS.eCache[i] = [1, Ei]
        validEcacheList = nonzero(oS.eCache[:, 0].A)[0]
        if(len(validEcacheList)) > 1:
            for k in validEcacheList:
                if k == i: continue
                Ek = calcEk(oS, k)
                deltaE = abs(Ei - Ek)
                deltaE = abs(Ei - Ek)
                if (deltaE > maxDeltaE):
                    maxK = k; maxDeltaE = deltaE; Ej = Ek
            return maxK, Ej
        else:
            j = selectJrand(i, oS.m)
            Ej = calcEk(oS, j)
        return j, Ej
    
    #计算误差值存入缓存中
    def updateEk(oS, k):
        Ek = calcEk(oS, k)
        oS.eCache[k] = [1, Ek]

4.2 完整Platt SMO算法中的优化例程

#完整Platt SMO 算法中的优化例程
    def innerL(i, oS):
        Ei = calcEk(oS, i)
        if ((oS.labelMat[i]*Ei < -oS.tol) and (oS.alphas[i] < oS.C)) or \
           ((oS.labelMat[i]*Ei > oS.tol) and (oS.alphas[i] > 0)):
            j, Ej = selectJ(i, oS, Ei)
            alphaIold = oS.alphas[i].copy();  alphaJold = oS.alphas[j].copy();
            if (oS.labelMat[i] != oS.labelMat[j]):
                # 计算 L和 H,它们用于将alphas[j]调整到0到C之间。
                L = max(0, oS.alphas[j] - oS.alphas[i])
                H = min(oS.C, oS.C + oS.alphas[j] - oS.alphas[i])
            else:
                L = max(0, oS.alphas[j] + oS.alphas[i] - oS.C)
                H = min(oS.C, oS.alphas[j] + oS.alphas[i])
            # 如果L和H相等，就不做任何改变，直接执行continue语句
            if L == H: print("L==H");return 0
            # eta是alphas[j]的最优修改量，在那个很长的计算代码行中得到
            eta = 2.0 * oS.X[i, :] * oS.X[j, :].T - \
                  oS.X[i, :] * oS.X[i, :].T - \
                  oS.X[j, :] * oS.X[j, :].T
            # 。如果eta为0，那就是说需要退出for循环的当前迭代过程
            if eta >= 0: print("eta >=0 "); return 0
            # 于是，可以计算出一个新的alphas[j]，
            oS.alphas[j] -= oS.labelMat[j] * (Ei - Ej) / eta
            # 利用clipAlpha()函数以及L与H值对其进行调整。
            oS.alphas[j] = clipAlpha(oS.alphas[j], H, L)
            #更新误差缓存
            updateEk(oS, j)
            # 然后，就是需要检查alphas[j]是否有轻微改变。如果是的话，就退出for循环
            if (abs(oS.alphas[j] - alphaJold) < 0.00001): print( \
                "j not moving enough");return 0
            # alphas[i] 和alphas[j]同样进行改变，虽然改变的大小一样，但是改变的方向正好相反
            # （即如果一个增加，那么另外一个减少）
            oS.alphas[i] += oS.labelMat[j] * oS.labelMat[i] * \
                         (alphaJold - oS.alphas[j])
            # 更新误差缓存
            updateEk(oS, j)
            # 。在对alphas[i]和alphas[j]进行优化之后，给这两个alpha值设置一个常数项b
            b1 = oS.b - Ei - oS.labelMat[i] * (oS.alphas[i] - alphaIold) * \
                 oS.X[i, :] * oS.X[i, :].T - \
                 oS.labelMat[j] * (oS.alphas[j] - alphaJold) * \
                 oS.X[i, :] * oS.X[j, :].T
            b2 = oS.b - Ej - oS.labelMat[i] * (oS.alphas[i] - alphaIold) * \
                 oS.X[i, :] * oS.X[j, :].T - \
                 oS.labelMat[j] * (oS.alphas[j] - alphaIold) * \
                 oS.X[j, :] * oS.X[j, :].T
            if (0 <  oS.alphas[i]) and ( oS.C >  oS.alphas[i]):
                oS.b = b1
            elif (0 <  oS.alphas[j]) and ( oS.C >  oS.alphas[j]):
                oS.b = b2
            else:
                oS.b = (b1 + b2) / 2.0
            return  1
        else: return  0;

4.3 完整版Platt SMO的外循环

#完整版 Plat  SMO的外循环代码
    def smoP(dataMatIn, classLabels, C, toler, maxIter, kTup=('lin', 0)):
        #函数一开始构建一个数据结构来容纳所有的数据
        oS = optStruct(mat(dataMatIn), mat(classLabels).transpose(), C, toler)
        #对控制函数退出的一些变量进行初始化
        iter = 0
        entireSet = True; alphaPairsChanged = 0;
        #1.这里的maxIter变量和函数smoSimple()中的作用有一点不同，后者当没有任何alpha发生改变
        #时会将整个集合的一次遍历过程计成一次迭代，而这里的一次迭代定义为一次循环过程，而不管
        #该循环具体做了什么事。此时，如果在优化过程中存在波动就会停止，因此这里的做法优于
        #smoSimple ()函数中的计数方法。
        ##2.当迭代次数超过指定的最大值，或者遍历整个集合都未对任意alpna对进行修改时，就退出循环
        while (iter < maxIter) and ((alphaPairsChanged > 0) or (entireSet)):
            alphaPairsChanged = 0
            if entireSet:
                #遍历所有的值
                for i in range(oS.m):
                    #过调用innerL()来选择第二个alpha,并在可能时对其进行优化处理
                    alphaPairsChanged += innerL(i, oS)
                    print("fullSet, iter: %d i:%d, pairs changed %d" %\
            (iter, i ,alphaPairsChanged))
                iter +=1
            else:
                nonBundIs = nonzero((oS.alphas.A > 0)*(oS.alphas.A < C))[0]
                #循环遍历所有的非边界alpha值,，也就是不在边界0或C上的值
                for i in nonBundIs:
                    alphaPairsChanged += innerL(i, oS)
                    print("non-bound, iter: %d i:%d, pairs changed %d" % \
                          (iter, i, alphaPairsChanged))
                iter += 1
            if entireSet: entireSet = False_
            elif (alphaPairsChanged == 0): entireSet = True
            print("iteration number: %d" % iter)
        return  oS.b, oS.alphas
    
    #测试函数
    dataArr, labelArr =loadDataSet('testSet.txt')
    b, alphas = smoP(dataArr, labelArr, 0.6, 0.001, 40)

测试结果：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MDkxNjY0MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

### 5 .在复杂数据上应用核函数 ###

5.1 径向基核函数

#在复杂数据集上应用核函数
    #核转换函数
    def kernelTrans(X, A, kTup):
        # 通过numpy 库的shape()函数得到数据集的 行数和列数 （m ,n）
        m,n = shape(X)
        # 通过numpy 库中的zeros()函数构建一个alpha列矩阵（m 行 1 列），矩阵中元素都初始化为0
        # 通过numpy 库中的mat()函数将矩阵转换为numpy矩阵，对矩阵进行一些线性代数的操作，简化很多数学操作
        K = mat(zeros((m,1)))
        if kTup[0] == 'lin': K = X*A.T
        elif kTup[0] == 'rbf':
            #python range() 函数可创建一个整数列表
            for j in range(m):
                deltaRow = X[j, :] - A
                K[j] = deltaRow*deltaRow.T
            K = exp(K /(-1*kTup[1]**2))
        else: raise  NameError('Houston We Have a Proble -- That Kernel is not recognized')
        return  K
    
    #对opStruct进行改造
    class optStruct:
        ##函数有5个输人参数，分别是：默认参数 self、数据集、类别标签、常数C、容错率
        #kTup是一个包含核函数信息‘的元组
        def __init__(self, dataMatIn, classLabels, C, toler, kTup):
            self.X = dataMatIn
            self.labelMat = classLabels
            self.C = C
            self.tol = toler
            #shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数，它的功能是查看矩阵或者数组的维数。
            #通过numpy库中的shape()函数获取数据集的行数 m
            self.m = shape(dataMatIn)[0]
            # zeros()函数构建一个alpha列矩阵（m 行 1 列），矩阵中元素都初始化为0
            # 调用mat()函数将矩阵转换为numpy矩阵，对矩阵进行一些线性代数的操作，简化很多数学操作
            self.alphas = mat(zeros((self.m,1)))
            self.b = 0
            # zeros()函数构建一个eCache列矩阵（m 行 1 列），矩阵中元素都初始化为0
            # 调用mat()函数将矩阵转换为numpy矩阵，对矩阵进行一些线性代数的操作，简化很多数学操作
            self.eCache = mat(zeros((self.m,2)))
            #矩阵K被构建，然后再通过调用函数kernelTrans（）进行填充。全局的K值只需计算一次。
            # 然后，当想要使用核函数时，就可以对它进行调用。这也省去了很多冗余的计算开销。
            self.K = mat(zeros((self.m, self.m)))
            for i in range(self.m):
                self.K[:, i] = kernelTrans(self.X, self.X[i, :], kTup)

建议读者最好看一下optStruct类的新版本。除了引人了一个新变量kTup之外，该版本和原来的optStruct一模一样

5.2 为了使用核函数，先期的两个函数innerL()和calcEk()的代码需要做些修改

#修改后的代码：
    #完整Platt SMO 算法中的优化例程
    def innerL(i, oS):
        Ei = calcEk(oS, i)
        if ((oS.labelMat[i]*Ei < -oS.tol) and (oS.alphas[i] < oS.C)) or ((oS.labelMat[i]*Ei > oS.tol) and (oS.alphas[i] > 0)):
            j, Ej = selectJ(i, oS, Ei)
            alphaIold = oS.alphas[i].copy();  alphaJold = oS.alphas[j].copy();
            if (oS.labelMat[i] != oS.labelMat[j]):
                # 计算 L和 H,它们用于将alphas[j]调整到0到C之间。
                L = max(0, oS.alphas[j] - oS.alphas[i])
                H = min(oS.C, oS.C + oS.alphas[j] - oS.alphas[i])
            else:
                L = max(0, oS.alphas[j] + oS.alphas[i] - oS.C)
                H = min(oS.C, oS.alphas[j] + oS.alphas[i])
            # 如果L和H相等，就不做任何改变，直接执行continue语句
            if L == H: print("L==H");return 0
            # eta是alphas[j]的最优修改量，在那个很长的计算代码行中得到
            eta = 2.0 * oS.K[i, j] * oS.K[i, i] - oS.K[j,j]
    
            # 。如果eta为0，那就是说需要退出for循环的当前迭代过程
            if eta >= 0: print("eta >=0 "); return 0
            # 于是，可以计算出一个新的alphas[j]，
            oS.alphas[j] -= oS.labelMat[j] * (Ei - Ej) / eta
            # 利用clipAlpha()函数以及L与H值对其进行调整。
            oS.alphas[j] = clipAlpha(oS.alphas[j], H, L)
            #更新误差缓存
            updateEk(oS, j)
            # 然后，就是需要检查alphas[j]是否有轻微改变。如果是的话，就退出for循环
            if (abs(oS.alphas[j] - alphaJold) < 0.00001): print("j not moving enough");return 0
            # alphas[i] 和alphas[j]同样进行改变，虽然改变的大小一样，但是改变的方向正好相反
            # （即如果一个增加，那么另外一个减少）
            oS.alphas[i] += oS.labelMat[j] * oS.labelMat[i] * (alphaJold - oS.alphas[j])
            # 更新误差缓存
            updateEk(oS, j)
            # 。在对alphas[i]和alphas[j]进行优化之后，给这两个alpha值设置一个常数项b
            b1 = oS.b - Ei - oS.labelMat[i] * (oS.alphas[i] - alphaIold) * oS.K[i, i]  - oS.labelMat[j] * (oS.alphas[j] - alphaJold) * oS.K[i, j]
            b2 = oS.b - Ej - oS.labelMat[i] * (oS.alphas[i] - alphaIold) * oS.K[i, j] - oS.labelMat[j] * (oS.alphas[j] - alphaJold) * oS.K[j, j]
            if (0 <  oS.alphas[i]) and ( oS.C >  oS.alphas[i]):
                oS.b = b1
            elif (0 <  oS.alphas[j]) and ( oS.C >  oS.alphas[j]):
                oS.b = b2
            else:
                oS.b = (b1 + b2) / 2.0
            return  1
        else: return  0;
    
    
    #修改后的 calcEk()
    def calcEk(oS, k):
        #对于给定的alpha值，第一个辅助函数calCEk()能够计算E值并返回
        fXk = float(multiply(oS.alphas,oS.labelMat).T*oS.K[:, k] + oS.b)
        Ek =  fXk - float(oS.labelMat[k])
        return Ek

5.3 在测试中使用核函数

#在测试中使用核函数
    #该输人参数是高斯径向基函数中的一个用户定义变量
    def testRbf(k1 =1.3):
        #程序从文件中读人数据集
        dataArr, labelArr = loadDataSet("testSetRBF.txt")
        #在该数据集上运行PlattSMO算法，其中核函数的类型为'rbf'
        b, alphas = smoP(dataArr, labelArr, 200, 0.0001, 10000, ('rbf', k1))
        #优化过程结束后，在后面的矩阵数学运算中建立数据的矩阵副本
        datMat = mat(dataArr); labelMat = mat(labelArr).transpose()
        #且找出那些非零的alpha值,从而得到所需要的支持向量
        svInd = nonzero(alphas.A > 0)[0]
        #同时，也就得到了这些支持向量和alpha的类别标签值
        sVs = datMat[svInd]
        labelSV = labelMat[svInd];
        print("there are %d Support Vector" % shape(sVs)[0])
        m, n = shape(datMat)
        errorCount = 0;
        for i in range(m):
            #首先利用结构初始化方法中使用过的kernelTrans()函数，得到转换后的数据
            kernelEval = kernelTrans(sVs, datMat[i, :],('rbf',k1))
            #然后，再用其与前面的alpha及类别标签值求积。其中需要特别注意的另一件事是，
            # 在这几行代码中，是如何做到只需要支持向量数据就可以进行分类的。除此之外，
            # 其他数据都可以直接舍弃。
            predict = kernelEval.T*multiply(labelSV, alphas[svInd]) + b
            if sign(predict) != sign(labelArr[i]): errorCount += 1
        print("the training error rate is: %f" % (float(errorCount)/m))
        ##程序从测试数据集文件中读人数据集
        dataArr, labelArr = loadDataSet('testSetRBF2.txt')
        errorCount = 0
        #1.在后面的矩阵数学运算中建立数据的矩阵副本，
        ##2.并用通过numpy 库中的mat()函数将矩阵转换为numpy矩阵，对矩阵进行一些线性代数的操作，
        # 简化很多数学操作
        datMat = mat(dataArr); labelMat = mat(labelArr).transpose()
        #通过numpy 库的shape()函数得到数据集的 行数和列数 （m ,n）
        m, n = shape(datMat)
        for i in range(m):
            # 首先利用结构初始化方法中使用过的kernelTrans()函数，得到转换后的数据
            kernelEval = kernelTrans(sVs, datMat[i, :], ('rbf', k1))
            # 然后，再用其与前面的alpha及类别标签值求积。其中需要特别注意的另一件事是，
            # 在这几行代码中，是如何做到只需要支持向量数据就可以进行分类的。除此之外，
            # 其他数据都可以直接舍弃。
            predict = kernelEval.T*multiply(labelSV, alphas[svInd]) + b
            if sign(predict) != sign(labelArr[i]):errorCount += 1
        print("the test error rate is: %f" % (float(errorCount)/m))
    
    #测试函数
    testRbf()

测试结果截图：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MDkxNjY0MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]

书上源代码测试截图：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MDkxNjY0MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 4][]

从图中可以发现错误率相差太多，我检查了很多遍代码还是没找到原因。

### 6.手写识别问题回顾 ###

6.1 示例：基于曰SVM的数宇识别

(1)收集数据：提供的文本文件。  
    (2)准备数据：基于二值图像构造向量。  
    (3)分析数据：对图像向量进行目测。  
    (4)训练算法：采用两种不同的核函数，并对径向基核函数采用不同的设置来运行SMO算法。  
    (5)测试算法：编写一个函数来测试不同的核函数并计算措误率。  
    (6)使用算法：一个图像识别的完整应用还需要一些图像处理的知识，这里并不打算深入介绍。

6.2 基于SVM的手写数字识别

"""
    手写数据集 准备数据：将图像转换为测试向量
    """
    def img2vector(filename):
        returnVect = zeros((1,1024))
        fr = open(filename)
        for i in range(32):
            lineStr = fr.readline()
            for j in range(32):
                returnVect[0, 32*i+j] = int(lineStr[j])
        #返回数组
        return returnVect
    
    #基于SVM的手写数字识别
    def loadImages(dirName):
        from os import listdir
        hwLabels = []
        trainingFileList = listdir(dirName)
        m = len(trainingFileList)
        trainingMat = zeros((m,1024))
        for i in range(m):
            fileNameStr = trainingFileList[i]
            fileStr = fileNameStr.split('.')[0]
            classNumStr = int(fileStr.split('_')[0])
            if classNumStr == 9: hwLabels.append(-1)
            else: hwLabels.append(1)
            trainingMat[i,:] = img2vector('%s/%s' % (dirName, fileNameStr))
        return  trainingMat, hwLabels
    
    def testDigits(kTup =('rbf',10)):
        dataArr , labelArr = loadImages('trainingDigits')
        b, alphas = smoP(dataArr, labelArr, 200, 0.0001, 10000, kTup)
        datMat = mat(dataArr)
        labelMat = mat(labelArr).transpose()
        # 且找出那些非零的alpha值,从而得到所需要的支持向量
        svInd = nonzero(alphas.A > 0)[0]
        # 同时，也就得到了这些支持向量和alpha的类别标签值
        sVs = datMat[svInd]
        labelSV = labelMat[svInd];
        print("there are %d Support Vector" % shape(sVs)[0])
        m, n = shape(datMat)
        errorCount = 0;
        for i in range(m):
            # 首先利用结构初始化方法中使用过的kernelTrans()函数，得到转换后的数据
            kernelEval = kernelTrans(sVs, datMat[i, :], kTup)
            # 然后，再用其与前面的alpha及类别标签值求积。其中需要特别注意的另一件事是，
            # 在这几行代码中，是如何做到只需要支持向量数据就可以进行分类的。除此之外，
            # 其他数据都可以直接舍弃。
            predict = kernelEval.T * multiply(labelSV, alphas[svInd]) + b
            if sign(predict) != sign(labelArr[i]): errorCount += 1
        print("the training error rate is: %f" % (float(errorCount) / m))
        ##程序从测试数据集文件中读人数据集
        dataArr, labelArr = loadImages('testDigits')
        errorCount = 0
        # 1.在后面的矩阵数学运算中建立数据的矩阵副本，
        ##2.并用通过numpy 库中的mat()函数将矩阵转换为numpy矩阵，对矩阵进行一些线性代数的操作，
        # 简化很多数学操作
        datMat = mat(dataArr);
        labelMat = mat(labelArr).transpose()
        # 通过numpy 库的shape()函数得到数据集的 行数和列数 （m ,n）
        m, n = shape(datMat)
        for i in range(m):
            # 首先利用结构初始化方法中使用过的kernelTrans()函数，得到转换后的数据
            kernelEval = kernelTrans(sVs, datMat[i, :], kTup)
            # 然后，再用其与前面的alpha及类别标签值求积。其中需要特别注意的另一件事是，
            # 在这几行代码中，是如何做到只需要支持向量数据就可以进行分类的。除此之外，
            # 其他数据都可以直接舍弃。
            predict = kernelEval.T * multiply(labelSV, alphas[svInd]) + b
            if sign(predict) != sign(labelArr[i]): errorCount += 1
        print("the test error rate is: %f" % (float(errorCount) / m))
    
    #测试函数
    testDigits(('rbf',20))
    end = time.process_time()
    print( "read: %f s" % (end - start))

测试结果：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MDkxNjY0MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 5][]

[20190418195631533.PNG]: /images/20220219/a5de73a296604e82b10db4ce0046cb71.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MDkxNjY0MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220219/be37c000526747e18f35e88361daea81.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MDkxNjY0MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20220219/e8e1655dfc22420eb69e4f3f96c5d560.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MDkxNjY0MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20220219/20fefd46600542e2a8e5c82df561280f.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MDkxNjY0MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20220219/a0c740d313dc4d59b203abedffd5da95.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MDkxNjY0MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20220219/8130812ed4ba406282ebbe79aa90fae3.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MDkxNjY0MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: /images/20220219/03f7be946a6044edafac3b44271a5762.png