基于SVM技术的蠓虫分类问题

import numpy as np

from sklearn import svm

x_train = nparray([[124, 127], [136, 174], [138, 164],

[138, 182], [138, 19], [14, 17],

[148, 182], [154, 182], [156, 208],#Af型蠓虫

[114, 182], [118, 196], [12, 186],

[126, 2], [128, 2], [13, 196]])#Apf型蠓虫

y_train = nparray([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1])#Af型蠓虫标签为0，Apf型蠓虫标签为1

model = svmSVC(C=10, kernel='linear', degree=3, gamma='auto')#定义SVM模型

modelfit(x_train, y_train)#进行模型训练

x_test = nparray([[124, 18], [128, 184], [14, 204]])

y_test = modelpredict(x_test)

print("y_predict:", y_test)

w = modelcoef_

print("w:", w)

b = modelintercept_

print("b:", b)

你好，LIBSVM简介 [v5o#Vd

sH:Luo+]

支持向量机所涉及到的数学知识对一般的化学研究者来说是比较难的，自己编程实现该算法难度就更大了。但是现在的网络资源非常发达，而且国际上的科学研究者把他们的研究成果已经放在网络上，免费提供给用于研究目的，这样方便大多数的研究者，不必要花费大量的时间理解SVM算法的深奥数学原理和计算机程序设计。目前有关SVM计算的相关软件有很多，如LIBSVM、mySVM、SVMLight等，这些软件大部分的免费下载地址和简单介绍都可以在[url]

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