6-11 SVM支持向量机2

SVM支持向量机的核：线性核。进行预测的时候我们需要把正负样本的数据装载在一起，同时我们label标签也要把正负样本的数据全部打上一个label。

第四步，开始训练和预测。ml(machine learning(机器学习模块)).

# svm本质 寻求一个最优的超平面 分类
# svm 核: line
# 身高体重 训练 预测 
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 1 准备data 男生的身高体重 女生的身高体重
rand1 = np.array([[155,48],[159,50],[164,53],[168,56],[172,60]])#女生的五组数据,五组数据中分别描述五组人不同的身高和体重
rand2 = np.array([[152,53],[156,55],[160,56],[172,64],[176,65]])

# 2 label 标签
label = np.array([[0],[0],[0],[0],[0],[1],[1],[1],[1],[1]])

# 3 data 对数据进行一定的处理,特别是我们的训练数据.我们的训练数据要这样来做.
data = np.vstack((rand1,rand2))#给它一个元组,合并rand1和rand2
data = np.array(data,dtype='float32')

# svm 所有的数据都要有label
# [155,48] -- 0 女生 [152,53] ---1 男生
# 监督学习 0 负样本 1 正样本

# 4 训练
svm = cv2.ml.SVM_create() #ml 机器学习模块 SVM_create() 创建
# 属性设置
svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC) # svm type 设置SVM类型
svm.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR)# line 线性内核、线性分类器
svm.setC(0.01)
# 训练
result = svm.train(data,cv2.ml.ROW_SAMPLE,label)
# 预测
pt_data = np.vstack([[167,55],[162,57]]) #0 女生 1 男生
pt_data = np.array(pt_data,dtype='float32')
print(pt_data)
(par1,par2) = svm.predict(pt_data)
print(par1,par2)
print(par2)