wine.mat
原始数据
在SVM程序算法中做分类可视化
目前可以选取两个
输入特征
且为做二分类的
问题
才能可视化
例如选取标签为
1、2
的前两列特征作为
输入特征
%%
clc
clear all
load('C:UsersAdministratorDesktopwine1.mat')
data1 = wine(1:59,:);
data2 = wine(60:130,:);
%选择两维进行分类可视化
p = 2;
q = p+1;
%合并样本数据
data0=[data1;data2];
train_data=data0(:,p:q);
train_label=data0(:,1);
%原始样本分布图灰度均值与灰度方差
figure('NumberTitle', 'on', 'Name','灰度均值与灰度方差');
hold on;
grid on;
plot(data1(:,p),data1(:,q),'*'),
plot(data2(:,p),data2(:,q),'+'),
title('训练样本数据');
原始数据散点图
分布可视化
在SVM中
径向基核函数宽度
以及惩罚因子
需要迭代寻优
可采用交叉验证的方式
找到一个较优的组合
%交叉验证部分代码略去
%cmd中参量为待优化选取参量
cmd = ['-c ',num2str( bestc ),' -g ',num2str( bestg )];
model=libsvmtrain(train_label,train_data,cmd); %径向基函数
test_label=train_label;
test_data=train_data;
[predict_label,accuracy,dec_values] = svmpredict(test_label,test_data, model);
训练和预测结束以后
对结果进行可视化呈现
程序设计
%%
demension1 = 1;
demension2 = 2;
minX = min(test_data(:, demension1));
maxX = max(test_data(:, demension1));
minY = min(test_data(:, demension2));
maxY = max(test_data(:, demension2));
gridX = (maxX - minX) ./ 100;
gridY = (maxY - minY) ./ 100;
minX = minX - 10 * gridX;
maxX = maxX + 10 * gridX;
minY = minY - 10 * gridY;
maxY = maxY + 10 * gridY;
[denseX, denseY] = meshgrid(minX:gridX:maxX, minY:gridY:maxY);
%%
model.Parameters(1) = 3;
[m,n]=size(denseX);
dense_data=[reshape(denseX,m*n, 1), reshape(denseY,m*n,1)];
dense_label = ones(m*n,1);
%密集点分类
model.Parameters(1) = 3;
[lab] =svmpredict(dense_label,dense_data, model);
dense_pre_lab = reshape(lab, m,n);
%%
%画分类后的点及SV
figure('NumberTitle', 'on', 'Name','分类结果可视化');
hold on;
grid on;
m=length(predict_label);
for i=1:m
if (predict_label(i)==1) %标签为1
a= plot(test_data(i, 1), test_data(i, 2), 'r+');
end
if (predict_label(i)==2) %标签为2
b= plot(test_data(i, 1), test_data(i, 2), 'k*');
end
end
c= plot( model.SVs(:,1),model.SVs(:,2),'o' ); %支持向量
legend([a,b,c],'class1','class2','Support Vectors');
[C,h] = contour(denseX, denseY, dense_pre_lab,-1:1);
clabel(C,h,'Color','r'); %类似等温曲线图
%曲线参数调整
xlabel('灰度均值','FontSize',12);
ylabel('灰度方差','FontSize',12);
title('The visualization of classification','FontSize',12);
执行程序代码
输出可视化图像
分类准率在
95%以上
值得思考的问题是
有支持向量
并未在曲线上
显示PSO算法优化后
准确率随迭代寻优
的变化情况
历经20次迭代寻优
结果达到最优
记录此时返回优化参数即可
同理
可以查看其它特征输入下
可视化情况
THE
END
