99999久久久久久亚洲,欧美人与禽猛交狂配,高清日韩av在线影院,一个人在线高清免费观看,啦啦啦在线视频免费观看www

熱線電話:13121318867

登錄
首頁精彩閱讀在R中使用支持向量機(SVM)進行數(shù)據(jù)挖掘(上)
在R中使用支持向量機(SVM)進行數(shù)據(jù)挖掘(上)
2017-03-18
收藏

在R中使用支持向量機SVM)進行數(shù)據(jù)挖掘(上)

在R中,可以使用e1071軟件包所提供的各種函數(shù)來完成基于支持向量機數(shù)據(jù)分析與挖掘任務(wù)。請在使用相關(guān)函數(shù)之前,安裝并正確引用e1071包。該包中最重要的一個函數(shù)就是用來建立支持向量機模型的svm()函數(shù)。我們將結(jié)合后面的例子來演示它的用法。
下面這個例子中的數(shù)據(jù)源于1936年費希爾發(fā)表的一篇重要論文。彼時他收集了三種鳶尾花(分別標(biāo)記為setosa、versicolor和virginica)的花萼和花瓣數(shù)據(jù)。包括花萼的長度和寬度,以及花瓣的長度和寬度。我們將根據(jù)這四個特征來建立支持向量機模型從而實現(xiàn)對三種鳶尾花的分類判別任務(wù)。
有關(guān)數(shù)據(jù)可以從datasets軟件包中的iris數(shù)據(jù)集里獲取,下面我們演示性地列出了前5行數(shù)據(jù)。成功載入數(shù)據(jù)后,易見其中共包含了150個樣本(被標(biāo)記為setosa、versicolor和virginica的樣本各50個),以及四個樣本特征,分別是Sepal.Length、Sepal.Width、Petal.Length和Petal.Width。

在正式建模之前,我們也可以通過一個圖型來初步判定一下數(shù)據(jù)的分布情況,為此在R中使用如下代碼來繪制(僅選擇Petal.Length和Petal.Width這兩個特征時)數(shù)據(jù)的劃分情況。
[plain] view plain copy
> library(lattice)  
> xyplot(Petal.Length ~ Petal.Width, data = iris, groups = Species,  
+ auto.key=list(corner=c(1,0))) 
上述代碼的執(zhí)行結(jié)果如圖14-13所示,從中不難發(fā)現(xiàn),標(biāo)記為setosa的鳶尾花可以很容易地被劃分出來。但僅使用Petal.Length和Petal.Width這兩個特征時,versicolor和virginica之間尚不是線性可分的。

函數(shù)svm()在建立支持向量機分類模型時有兩種方式。第一種是根據(jù)既定公式建立模型,此時的函數(shù)使用格式為
[plain] view plain copy
svm(formula, data= NULL, subset, na.action = na.omit , scale= TRUE) 
其中,formula代表的是函數(shù)模型的形式,data代表的是在模型中包含的有變量的一組可選格式數(shù)據(jù)。參數(shù)na.action用于指定當(dāng)樣本數(shù)據(jù)中存在無效的空數(shù)據(jù)時系統(tǒng)應(yīng)該進行的處理。默認(rèn)值na.omit表明程序會忽略那些數(shù)據(jù)缺失的樣本。另外一個可選的賦值是na.fail,它指示系統(tǒng)在遇到空數(shù)據(jù)時給出一條錯誤信息。參數(shù)scale為一個邏輯向量,指定特征數(shù)據(jù)是否需要標(biāo)準(zhǔn)化(默認(rèn)標(biāo)準(zhǔn)化為均值0,方差1)。索引向量subset用于指定那些將被來訓(xùn)練模型的采樣數(shù)據(jù)。
例如,我們已經(jīng)知道,僅使用Petal.Length和Petal.Width這兩個特征時標(biāo)記為setosa和的鳶尾花versicolor是線性可分的,所以可以用下面的代碼來構(gòu)建SVM模型。

然后我們可以使用下面的代碼來對模型進行圖形化展示,其執(zhí)行結(jié)果如圖14-14所示。
[plain] view plain copy
> plot(model1, subdata, Petal.Length ~ Petal.Width)  

在使用第一種格式建立模型時,若使用數(shù)據(jù)中的全部特征變量作為模型特征變量時,可以簡要地使用“Species~.”中的“.”代替全部的特征變量。例如下面的代碼就利用了全部四種特征來對三種鳶尾花進行分類。
[plain] view plain copy
> model2 <- svm(Species ~ ., data = iris)  
若要顯示模型的構(gòu)建情況,使用summary()函數(shù)是一個不錯的選擇。來看下面這段示例代碼及其輸出結(jié)果。

通過summary函數(shù)可以得到關(guān)于模型的相關(guān)信息。其中,SVM-Type項目說明本模型的類別為C分類器模型;SVM-Kernel項目說明本模型所使用的核函數(shù)為高斯內(nèi)積函數(shù)且核函數(shù)中參數(shù)gamma的取值為0.25;cost項目說明本模型確定的約束違反成本為l。而且我們還可以看到,模型找到了51個支持向量:第一類包含有8個支持向量,第二類包含有22個支持向量,第三類包含21個支持向量。最后一行說明模型中的三個類別分別為setosa、versicolor和virginica。數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)

數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼

若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi

數(shù)據(jù)分析師資訊
更多

OK
客服在線
立即咨詢
客服在線
立即咨詢
') } function initGt() { var handler = function (captchaObj) { captchaObj.appendTo('#captcha'); captchaObj.onReady(function () { $("#wait").hide(); }).onSuccess(function(){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); $('.getcheckcode').trigger('click'); }); window.captchaObj = captchaObj; }; $('#captcha').show(); $.ajax({ url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進行初始化 // 參數(shù)1:配置參數(shù) // 參數(shù)2:回調(diào),回調(diào)的第一個參數(shù)驗證碼對象,之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)的接口 initGeetest({ // 以下 4 個配置參數(shù)為必須,不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺檢測極驗服務(wù)器是否宕機 new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機時表示是新驗證碼的宕機 product: "float", // 產(chǎn)品形式,包括:float,popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說明請參見:http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計時完成 $(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取"); }else{ $(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)"); _wait--; setTimeout(function () { codeCutdown(); },1000); } } function inputValidate(ele,telInput) { var oInput = ele; var inputVal = oInput.val(); var oType = ele.attr('data-type'); var oEtag = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請輸入'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var errTxt = '請輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; if(inputVal.length==11) { $.ajax({ url: '/login/checkmobile', type: "post", dataType: "json", data: { mobile: inputVal, etag: oEtag, page_ur: window.location.href, page_referer: document.referrer }, success: function (data) { } }); } break; case 'login_yzm': pattern = /^\d{6}$/; break; } if(oType=='login_mobile'){ } if(!!validateFun(pattern,inputVal)){ errFun(oErr,'') if(telInput){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); } }else { if(!telInput) { errFun(oErr, errTxt); }else { $('.getcheckcode').addClass('dis'); } return false; } } return true; } function errFun(obj,msg) { obj.html(msg); if(msg==''){ $('.login_submit').removeClass('dis'); }else { $('.login_submit').addClass('dis'); } } function validateFun(pat,val) { return pat.test(val); }