#coding=utf-8
#?@Author:?yangenneng
#?@Time:?2018-01-11?15:17
#?@Abstract：支持向量機(jī)?support?vector?machine

from?sklearn?import?svm
#?定義三個(gè)點(diǎn)
X?=?[[2?0]?[1?1]?[2?3]]
#?分類(lèi)標(biāo)記?用0，1代表兩類(lèi)問(wèn)題的分類(lèi)
y?=?[0?0?1]
#?分類(lèi)器?kernel和函數(shù)?用的是線性的?SVC（）就是支持向量機(jī)
clf=svm.SVC（kernel=‘linear‘）
#?X矩陣?每行一個(gè)實(shí)例?y?每個(gè)實(shí)例對(duì)應(yīng)的class?lable（分類(lèi)標(biāo)記）
clf.fit（Xy）

#?分類(lèi)器
print?（“‘clf:‘“clf）
#?哪幾個(gè)點(diǎn)是支持向量?（‘clf.support_vectors_:‘?array（[[?1.??1.][?2.??3.]]））??=>?[1?1]?[2?3]是支持向量
print?（“clf.support_vectors_:“clf.support_vectors_）
#?傳入的點(diǎn)中下標(biāo)為多少的是支持向量?（‘clf.support_:‘?array（[1?2]））?=>?第二個(gè)、第三個(gè)是支持向量
print?（“clf.support_:“clf.support_）
#?有多少個(gè)點(diǎn)是支持向量?（‘clf.n_support_:‘?array（[1?1]））?=>?兩類(lèi)每類(lèi)里找出了一個(gè)支持向量
print?（“clf.n_support_:“clf.n_support_）

#?預(yù)測(cè)
print?clf.predict（[2?.0]）

?屬性????????????大小?????日期????時(shí)間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????目錄???????????0??2018-01-21?16:38??SVM\
?????文件????????1016??2018-01-21?16:38??SVM\SVM1.py
?????文件????????1509??2018-01-21?16:38??SVM\SVM2.py
?????文件????????5356??2018-01-21?16:38??SVM\SVM_Face_recognition.py