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我刚刚用 e1071 在 R 中设置了一个 SVM。
不幸的是,边缘和芯片超平面的图看起来并不像预期的那样。我希望边距通过支持向量。不应该是这样吗?
有人能发现我的错误吗?
这是我的代码:
rm(list=ls(all=TRUE))
x1s <- c(.5,1,1,2,3,3.5, 1,3.5,4,5,5.5,6)
x2s <- c(3.5,1,2.5,2,1,1.2, 5.8,3,4,5,4,1)
ys <- c(rep(+1,6), rep(-1,6))
my.data <- data.frame(x1=x1s, x2=x2s, type=as.factor(ys))
my.data
library('e1071')
svm.model <- svm(type ~ ., data=my.data, type='C-classification', kernel='linear',scale=FALSE)
plot(my.data[,-3],col=(ys+3)/2, pch=19, xlim=c(-1,6), ylim=c(-1,6))
points(my.data[svm.model$index,c(1,2)],col="blue",cex=2)
w <- t(svm.model$coefs) %*% svm.model$SV
b <- -svm.model$rho
p <- svm.model$SV
abline(a=-b/w[1,2], b=-w[1,1]/w[1,2], col="black", lty=1)
abline(a=--b/p[1,2], b=-w[1,1]/w[1,2], col="orange", lty=3)
abline(a=--b/p[3,2], b=-w[1,1]/w[1,2], col="orange", lty=3)
最佳答案
你的最后 2 个命令应该是
abline(a=(-b-1)/w[1,2], b=-w[1,1]/w[1,2], col="orange", lty=3)
abline(a=(-b+1)/w[1,2], b=-w[1,1]/w[1,2], col="orange", lty=3)
plot(my.data[,-3],col=(ys+3)/2, pch=19, xlim=c(-1,6), ylim=c(-1,6))
points(my.data[svm.model$index,c(1,2)],col="blue",cex=2)
x1min = min(x1s); x1max = max(x1s);
x2min = min(x2s); x2max = max(x2s);
coef1 = sum(svm.model$coefs*x1s[svm.model$index]);
coef2 = sum(svm.model$coefs*x2s[svm.model$index]);
lines(c(x1min,x1max), (svm.model$rho-coef1*c(x1min, x1max))/coef2)
lines(c(x1min,x1max), (svm.model$rho+1-coef1*c(x1min, x1max))/coef2, lty=2)
lines(c(x1min,x1max), (svm.model$rho-1-coef1*c(x1min, x1max))/coef2, lty=2)
关于r - 支持向量机的图边距,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/21827776/
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