支持向量機原理及matlab實現(xiàn)

1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上1. IntroductionAbaloneAge.data數(shù)據(jù)有4177個樣本，7個特征，其中rings作為預測標簽，也就是年齡。對樣本的一些統(tǒng)計數(shù)據(jù)如下表所示。NameData TypeMeas.DescriptionLengthcontinuousmmLongest shell measurementDiametercontinuousmmperpendicular to lengthHeightcontinuousmmwith meat in shellWhole weightcontinuousgramswhole abaloneShucked weight

2、continuousgramsweight of meatViscera weightcontinuousgramsgut weight (after bleeding)Shell weightcontinuousgramsafter being driedRingsintegerStatistics for numeric domains:LengthDiamHeightWholeShuckeVisceraShellRingsMin0.0750.0550.0000.0020.0010.0010.0021Max0.8150.6501.1302.8261.4880.7601.00529Mean0

3、.5240.4080.1400.8290.3590.1810.2399.934SD0.1200.0990.0420.4900.2220.1100.1393.224Correl0.5570.5750.5570.5400.4210.5040.6281.02. Algorithm Description考慮到數(shù)據(jù)的可分性，對年齡的預測是一個回歸問題，所以采用支持向量機對數(shù)據(jù)進行回歸分析。一、支持向量機的基本原理支持向量機(SVM)是Corinna和Vapnik于二十世紀末首先提出的。支持向量機方法Vapnik-Chervonenkis理論與構造風險最小理論為根底，使離超立體最接近的元素到超平面的間隔

4、最大。通常超平面不止一個，也就是說支持向量機的目標就是最大化超平面之間的間隔，也就是建立最好的分類超平面，從而來提高學習分類機器的的泛化處理能力。該方法在解決高維小樣本數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)的非線性以及解的局部極小點等多個問題中均展示出了很多獨有的優(yōu)點，并進而將其推行使用到了其余相聯(lián)系的機器學習問題中。支持向量機方法早已被廣泛的應用到了腫瘤數(shù)據(jù)分類等領域的問題研究中。支持向量機的具體求解過程如下：(1) 設已知樣本訓練集：其中，為特征向量。(2) 選擇適當核函數(shù)以及參數(shù)，解決優(yōu)化問題：得最優(yōu)解：。(3) 選取的正分量，計算樣本分類閾值：。(4) 構造最優(yōu)判別函數(shù)：。支持向量機內(nèi)積核核函數(shù)K的主要種類有：

5、線性內(nèi)核函數(shù) 多項式核函數(shù) 高斯徑向基核函數(shù) (RBF) 雙曲正切核函數(shù) (Sigmoid核函數(shù)) 一般地，用SVM做分類預測時必須調(diào)整相關參數(shù)(特別是懲罰參數(shù)和核函數(shù)參數(shù))，這樣才可以獲得比較滿意的預測分類精度，采用Cross Validation的思想可以獲取最優(yōu)的參數(shù)，并且有效防止過學習和欠學習狀態(tài)的產(chǎn)生，從而能夠?qū)τ跍y試集合的預測得到較佳的精度。根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的線性可分性(線性可分或近似線性可分和線性不可分)，可以將支持向量機分為兩大類：非線性支持向量機、線性支持向量機。(1)線性支持向量機若要介紹線性支持向量機，首先需要介紹下一個定義：線性分類器。A、B是兩個不同的類別，需要在其中間加

6、一個分類函數(shù)，這樣就能夠?qū)、B樣本區(qū)分開，那么則說這個數(shù)據(jù)集是線性可分，其所對應的分類器便是線性分類器。對于二維空間，顯然，分類函數(shù)可以看成是一條直線。同理，三維空間里分類函數(shù)就是一個平面，忽略空間的維數(shù)，分類函數(shù)就可以統(tǒng)稱為超平面。(2)非線性支持向量機從前一小節(jié)可以看出來，線性支持向量機是二類分類器。但是，在現(xiàn)實環(huán)境和問題中，往往要解決多類別的分類的問題。那么，怎么從二類分類器擴充到多類別分類器呢？就是一個值得思考探尋的方向。從二類分類器獲取多類分類器的方法有很多，但在實際應用中，采用的較多的措施是通過尋找一個合適的非線性轉(zhuǎn)換函數(shù)，進而能夠使數(shù)據(jù)從原始的特征空間中映射到新的特征空間中，使

7、得數(shù)據(jù)在新的特征空間中是線性可分的。但是，尋找這樣的非線性轉(zhuǎn)換函數(shù)很難，并且即使能找到，要實現(xiàn)這種非線性的轉(zhuǎn)換也很麻煩。因此，引入了核函數(shù)，它使得甚至可以不必知道變換函數(shù)，只要一種核函數(shù)滿足Mereer定理，它就對應某一變換空間中的內(nèi)積，然而內(nèi)積的計算卻容易的多。常用的核函數(shù)主要分為四類：核函數(shù)、核函數(shù)、核函數(shù)和核函數(shù)，不同的核函數(shù)對應不同的非線性變換函數(shù)，最后會形成不同的算法。這就使得相應的優(yōu)化問題變成了凸二次規(guī)劃問題，不會出現(xiàn)傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡陷入局部極值的問題，這是SVM自提出后得到快速發(fā)展的重要原因之一。SVM的優(yōu)勢：(1)處理解決了樣本數(shù)據(jù)較少的機器學習問題；(2)提高了學習機的泛化性能；

8、(3) 少數(shù)支持向量決定了最后的決策函數(shù)，因此，某種程度上對高維問題有很好的輔助解決作用，提高了方法的魯棒性；(4)完善改進了對于非線性數(shù)據(jù)分類研究的問題；(5)規(guī)避了神經(jīng)網(wǎng)絡在結(jié)構抉擇問題和局部極小值問題。SVM的劣勢：(1)缺乏對數(shù)據(jù)缺失的判斷能力；(2)解決非線性數(shù)據(jù)還沒有完善的方案和措施，只能靠慎重的選擇核函數(shù)來解決。另一方面，所有傳統(tǒng)分類方法中，SVM的分類性能是最好的，所以在本文的對比實驗中，從傳統(tǒng)分類方法中選擇了具有代表性的SVM分類器來進行對比實驗。二、SVM回歸的實驗步驟導入數(shù)據(jù)，記作X，分別將數(shù)據(jù)的特征和標簽賦值給矩陣matrix和rings，如圖所示。利用隨機數(shù)，隨機選擇

9、70%的樣本作為訓練集，余下的30%的樣本作為測試集，評價模型的好壞應該從訓練集和測試集兩個方面考慮，使用matlab自帶fitrsvm程序，對樣本歸一化后，訓練集進行訓練，得到模型Mdl。利用訓練得到的模型，分別對訓練集和測試集進行預測，并計算其與真實值之間的差距，評價指標選擇的是均方根誤差和平均絕對誤差。其中result_1記錄了訓練集真實和預測值，result_2記錄了測試集真實和預測值，abe1、mse1分別表示訓練集平均絕對誤差和均方根誤差?？梢暬瘻y試集預測與真實年齡的差距。3. Conclution支持向量機是一種基于統(tǒng)計學習理論的模式識別方法。在模式識別等領域獲得了廣泛的應用。少

10、數(shù)支持向量決定了最后的決策函數(shù)，因此，某種程度上對高維問題有很好的輔助解決作用，提高了方法的魯棒性。隨機選擇70%的樣本作為訓練集，30%的樣本作為測試集，平均絕對誤差和均方根誤差作為模型的評價指標，訓練集預測結(jié)果與原始數(shù)據(jù)標簽的的平均絕對誤差（abe）為1.5723，均方根誤差（mse）為2.2745，測試集平均絕對誤差（abe）1.5671，均方根誤差（mse）為2.3279，說明支持向量機對數(shù)據(jù)年齡的預測具有較好的結(jié)果。AppendixCode:% 清空環(huán)境變量clearclc% 導入數(shù)據(jù)X=load(AbaloneAge.txt);matrix=X(:,1:6);rings=X(:,e

11、nd);% 1. 隨機產(chǎn)生訓練集和測試集n = randperm(size(matrix,1);% 2. 訓練集70%的樣本n1=floor(size(X,1)*0.7);p_train = matrix(n(1:n1),:);t_train = rings(n(1:n1),:);% 3. 測試集30%的個樣本p_test = matrix(n(n1+1:end),:);t_test = rings(n(n1+1:end),:);% 數(shù)據(jù)歸一化% 1. 訓練集pn_train,inputps = mapminmax(p_train);pn_train = pn_train;pn_test =

12、mapminmax(apply,p_test,inputps);pn_test = pn_test;% 2. 測試集tn_train,outputps = mapminmax(t_train);tn_train = tn_train;tn_test = mapminmax(apply,t_test,outputps);tn_test = tn_test;Mdl = fitrsvm(pn_train,tn_train);% yfit = predict(Mdl,pn_test);% SVM仿真預測Predict_1 = predict(Mdl,pn_train);Predict_2 = pred

13、ict(Mdl,pn_test);% 1. 反歸一化predict_1 = mapminmax(reverse,Predict_1,outputps);predict_2 = mapminmax(reverse,Predict_2,outputps);% 2. 結(jié)果對比result_1 = t_train predict_1;result_2 = t_test predict_2;re1= result_1(:,1)-result_1(:,2);abe1 = sum(abs(re1)/size(p_train,1)mse1 = sqrt(sum(re1.2)/size(p_train,1)re2= result_2(:,1)-resul