【SVM】支持向量机实例合集

基于Java的SVM（支持向量机）实例合集

以下是一个基于Java的SVM（支持向量机）实例合集，包含核心代码示例和应用场景说明。这些例子基于流行的机器学习库（如LIBSVM、Weka、JSAT）实现。

数据准备与加载

使用LIBSVM格式加载数据集：

// 加载LIBSVM格式数据
svm_problem prob = new svm_problem();
prob.l = dataSize; // 样本数量
prob.x = new svm_node[dataSize][]; // 特征向量
prob.y = new double[dataSize]; // 标签

// 示例数据填充（实际应从文件读取）
for(int i=0; i

模型训练

使用LIBSVM训练二分类模型：

svm_parameter param = new svm_parameter();
param.svm_type = svm_parameter.C_SVC; // C-SVM分类器
param.kernel_type = svm_parameter.RBF; // RBF核
param.gamma = 0.5; // 核函数参数
param.C = 1; // 惩罚系数
param.eps = 0.01; // 停止标准

svm_model model = svm.svm_train(prob, param);

交叉验证

执行k折交叉验证：

double[] target = new double[prob.l];
svm.svm_cross_validation(prob, param, 5, target); // 5折交叉验证

// 计算准确率
int correct = 0;
for(int i=0; i

文本分类

使用Weka实现文本分类：

// 加载ARFF格式文本数据
DataSource source = new DataSource("text_data.arff");
Instances data = source.getDataSet();
data.setClassIndex(data.numAttributes()-1);

// 配置SVM分类器
LibSVM svm = new LibSVM();
svm.setKernelType(new SelectedTag(LibSVM.KERNELTYPE_RBF, LibSVM.TAGS_KERNELTYPE));

// 训练与评估
Evaluation eval = new Evaluation(data);
eval.crossValidateModel(svm, data, 10, new Random(1));
System.out.println(eval.toSummaryString());

回归问题

使用SVR进行回归预测：

文章来源于互联网:【SVM】支持向量机实例合集

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