使用R语言进行支持向量机结果的可视化

最新推荐文章于 2024-05-13 16:38:11 发布
最新推荐文章于 2024-05-13 16:38:11 发布
阅读量529 收藏 5
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： r语言 支持向量机 开发语言 R语言
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ByteNinja/article/details/132373826
R语言 专栏收录该内容
100 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
订阅专栏
本文介绍了如何使用R语言结合e1071和ggplot2软件包，对支持向量机（SVM）的分类结果进行可视化。通过预处理数据、建立模型和绘制散点图及分类边界，帮助理解SVM的决策过程。

使用R语言进行支持向量机结果的可视化

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的监督学习算法，广泛应用于分类和回归问题。在R语言中，我们可以使用不同的软件包来实现支持向量机，并使用可视化工具来展示结果。本文将介绍如何使用R语言进行支持向量机结果的可视化。

首先，我们需要安装并加载所需的软件包。在R中，有许多用于支持向量机的软件包可供选择，其中最常用的是e1071和kernlab。下面是安装和加载这两个软件包的代码：

# 安装所需软件包
install.packages("e1071")
install.packages("kernlab")

# 加载软件包
library(e1071)
library(kernlab)

在本文中，我们将使用一个示例数据集来演示支持向量机结果的可视化。我们使用内置的iris数据集，其中包含了三个不同品种的鸢尾花的测量数据。

接下来，我们需要进行数据预处理，将数据划分为训练集和测试集，并进行必要的标准化处理。以下是预处理数据的代码：

# 加载数据集
data(iris)

# 将数据集划分为训练集和测试集
set.seed(123)
trainIndex <- sample(1:nrow(iris), 0.7*nrow(iris))
trainData <- iris[trainIndex, ]
testData <- iris[-trainIndex, ]

# 标准化处理
trainData <- scale(trainData)
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
ISLR统计学习导论之R语言应用（九）：R语言实现支持向量机（SVM）
阿里云专家博主、数据科学领域优质创作者、统计er在读
03-29 1万+
高校统计学硕士在读💌如果文章对你有帮助，欢迎✌关注、👍、✌、👍订阅专栏✨本文收录于本系列主要介绍R语言在数据科学领域的应用包括：R语言编程基础、R语言可视化、R语言进行数据操作、R语言建模、R语言机器学习算法实现、R语言统计理论方法实现。
SVMGUI支持向量机可视化
10-30
SVMGUI支持向量机可视化，可实现支持向量机的分类和回归计算
R语言逻辑回归、随机森林、SVM支持向量机预测Framingham心脏病风险和模型诊断可视化
大数据部落
01-10 3546
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24973 原文出处：拓端数据部落公众号 简介 世界卫生组织估计全世界每年有1200万人死于心脏病。在美国和其他发达国家，一半的死亡是由于心血管疾病。心血管疾病的早期预后可以帮助决定改变高危患者的生活方式，从而减少并发症。本研究旨在查明心脏病最相关/风险因素，并使用机器学习预测总体风险。 数据准备 来源 该数据集来自对居民正在进行的心血管研究。分类目标是预测患者未来是否有10年患冠心病(CHD)的风险。数据集提供了...
支持向量机软件
05-28
SVM 使用SMO+RBF 基于C++，欢迎大家下载测试并反馈问题，谢谢！源代码将在github上托管～
最全使用Python实现支持向量机 -------文章中有源码(2)，2024年最新字节跳动Andorid岗25k+的面试题
2401_84537646的博客
05-13 665
包含了Python入门、爬虫、数据分析和web开发的学习视频，总共100多个，虽然没有那么全面，但是对于入门来说是没问题的，学完这些之后，你可以按照我上面的学习路线去网上找其他的知识资源进行进阶。这是我花了几天的时间去把Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了。使用Python实现支持向量机。
libsvm--简单易用的支持向量机软件包
weixin_30655219的博客
03-20 169
主页：http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ 这是台湾大学林智仁开发的一个软件，很好很强大 对于初学者来说，SVM应该是机器学习里相对比较难以实现的一个算法，不像决策树、朴素贝叶斯，KNN，感知机等相对容易实现，我觉得主要是SVM有个解二次规划的部分，这个要学数值优化或者运筹学才会讲到。 然后老师介绍了这个软件包，回来按照主页上的A practic...
r语言 svm 大样本_R语言——支持向量机结果可视化
weixin_39912368的博客
01-12 2041
支持向量机(Support Vector Machine，SVM)是一种有监督的学习模型(也可用于无监督学习)，常用于数据的分类和回归问题。针对二分类问题，每个训练样本被标记为属于两个类别中的某一类，SVM分类算法是想要训练出一个最好高维空间分隔超平面，将新的样品分配给两个类别之一的模型，所以SVM可看作是非概率二元线性分类器。1 SVM分类的相关可视化本小节将会使用种子数据集，利用支持向量机算法...
【遥感图像分类】基于R语言支持向量机的WorldView-2多光谱纹理特征土地覆盖分类方法研究
最新发布
10-31
内容概要：本文主要介绍了利用R语言进行支持向量机（SVM）分类的完整流程，重点应用于遥感影像分类任务。文中加载了多个R包如raster、rgdal、caret和e1071等，用于处理遥感图像数据和执行机器学习算法。通过读取多...
数据分享|R语言SVM支持向量机、文本挖掘新闻语料情感情绪分类和词云可视化...
拓端研究室TRL
03-30 497
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32032支持向量机（SVM）是一种机器学习方法，基于结构风险最小化原则，即通过少量样本数据，得到尽可能多的样本数据（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。相关视频支持向量机对线性问题进行处理，能解决非线性分类问题。本文介绍了R语言中的 SVM工具箱及其支持向量机（SVM）方法，并将其应用于文本情感分析领域，结果表明，该方法是有效的。在此基础上，...
支持向量机SVM可视化(不调用sklearn库)
轩逸云的博客
12-24 4682
SVM的可视化(不调用sklearn库)
svm（支持向量机）分析软件工具
03-29
用于svm（支持向量机）分析软件工具，经常用于训练数据、预测未来发展趋势
运用spss modeler运用支持向量机_（科研工具合集之①）SPSS安装以及下载方式
weixin_39620845的博客
10-21 1079
SPSS简介 SPSS（Statistical Product and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件。最初软件全称为“社会科学统计软件包”（SolutionsStatistical Package for the Social Sciences），但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“...
【SVM】基于matlab的SVM支持向量机训练和测试仿真
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
04-12 2114
目录 1.软件版本 2.核心代码 3.操作步骤与仿真结论 4.参考文献 5.完整源码获得方式 1.软件版本 MATLAB2021a 2.核心代码 function [model] = svmTrain(X, Y, C, kernelFunction, ... tol, max_passes) if ~exist('tol', 'var') || isempty(tol) tol = 1e-3; end if ~e
SVM支持向量机——MATLAB在数学建模中的应用
YuNlear的博客
07-30 2204
随着信息技术的发展和成熟，各行业积累的数据越来越多，因此需要通过数据建模的方法，从看似杂乱的海量数据中找到有用的信息。
SVM支持向量机推导，工具介绍及python实现
weixin_30892037的博客
11-17 221
支持向量机整理 参考： Alexandre KOWALCZYK大神的SVM Tutorial http://blog.youkuaiyun.com/alvine008/article/details/9097111 http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09/article/details/17292011 http://blog.youkuaiyun.com/zy_zhengyang/article/d...
Matlab下实现支持向量机算法libsvm
m0_67794575的博客
02-26 2116
虽然matlab中有自带的svm算法但是效果没有台湾教授的libsvm效果好。svmpredict.mexw64改为libsvmpredict.mexw64。svmtrain.mexw64改为libsvmtrain.mexw64。然后保存在一个文件夹下，注意：1.windows_ 要删除。将所有的文件放在matlab的一个安装目录下，位置都可以。下面介绍一下如何在matlab上实现libsvm。然后在路径中添加这个文件夹的位置就可以了。然后给一个测试的代码。
R语言（六）——横截面数据分类：机器学习（决策树、SVM、KNN、BP）
Netceor的博客
01-19 6226
目录 一、决策树分类 1.普通树 2.adaboost分类 3.bagging分类 4.随机森林 三、支持向量机（SVM）分类 四、最近邻方法（KNN）分类 五、神经网络分类 1.拟合 2.不同参数的效果分析 六、总结 一、数据 胎心宫缩监护（CTG.xls）数据有2129个观测值及23个变量，包含了致命心律的各种度量以及基于监护记录的由专家分类的公所特征。数据可以从h...
北理工-机器学习 # 试题
skysys的研究小屋
01-03 3627
Ch1 绪论 下列哪位是人工智能之父？ Marniv Lee Minsky 根据王珏的理解，下列属于对问题空间W的统计描述是: 一致性假设\划分\泛化能力 下列描述无监督学习错误的是? 不需要降维 正确的是：无标签、核心是聚类、具有很好的解释性 下列描述有监督学习错误的是？所有数据都相互独立分布 （错误原因：这个是近似假设） 正确的是：有标签、核心是分类、分类原因不透明 下列哪种归纳学习采用符号表示方式？ 经验归纳学习 混淆矩阵的假正是指: 模型预测为正的负样本 混淆矩阵的真负率公式是为: TN/(TN
R语言 支持向量机
zxy_clover的博客
03-26 4468
支持向量机可以想象成一个平面，改平面定义了个数据点之间的界限，而这些数据点代表它们的特征绘制多维空间中的样本。支持向量机的目标是创建一个称为超平面的平面边界，它使得任何一个的数据划分都是相当均匀的。支持向量机几乎可以适用于所有的学习任务，包括分类（svm）、数值预测、回归（svr）。 R实现及参数说明 1）kernlab包  函数ksvm()通过。Call接口，使用bsvm和libsvm库中
autoencoder可视化图像的基_R语言——支持向量机结果可视化
05-25
基于R语言的自编码器（autoencoder）可视化图像的方法，可以通过以下步骤进行： 1. 导入必要的库和数据集，比如MNIST手写数字数据集。 ```R library(keras) library(ggplot2) library(gridExtra) mnist <- dataset_mnist() x_train <- mnist$train$x y_train <- mnist$train$y x_test <- mnist$test$x y_test <- mnist$test$y ``` 2. 对图像进行预处理，将像素值归一化到0-1之间。 ```R x_train <- x_train / 255 x_test <- x_test / 255 ``` 3. 构建自编码器模型，使用Keras库实现。 ```R input_img <- layer_input(shape = c(784)) encoded <- input_img %>% layer_dense(units = 128, activation = "relu") %>% layer_dense(units = 64, activation = "relu") %>% layer_dense(units = 32, activation = "relu") decoded <- encoded %>% layer_dense(units = 64, activation = "relu") %>% layer_dense(units = 128, activation = "relu") %>% layer_dense(units = 784, activation = "sigmoid") autoencoder <- keras_model(inputs = input_img, outputs = decoded) ``` 4. 训练自编码器模型，并使用测试集对其进行评估。 ```R autoencoder %>% compile(optimizer = 'adam', loss = 'binary_crossentropy') autoencoder %>% fit(x_train, x_train, epochs = 50, batch_size = 256, shuffle = TRUE, validation_data = list(x_test, x_test)) decoded_imgs <- predict(autoencoder, x_test) ``` 5. 可视化原始图像和重构图像，对比两者的差异。 ```R n <- 10 original <- x_test[1:n, ] reconstructed <- decoded_imgs[1:n, ] original_m <- matrix(original, ncol = 28, byrow = TRUE) reconstructed_m <- matrix(reconstructed, ncol = 28, byrow = TRUE) original_gg <- ggplot() + geom_raster(aes(x = 1:28, y = 1:28, fill = original_m)) + scale_fill_gradient(low = "white", high = "black") reconstructed_gg <- ggplot() + geom_raster(aes(x = 1:28, y = 1:28, fill = reconstructed_m)) + scale_fill_gradient(low = "white", high = "black") grid.arrange(original_gg, reconstructed_gg, ncol = 2) ``` 以下是支持向量机（SVM）结果可视化的方法： 1. 导入必要的库和数据集，比如Iris鸢尾花数据集。 ```R library(e1071) library(ggplot2) iris <- datasets::iris() ``` 2. 对数据集进行预处理，将类别变量转化为数值变量，并将数据集分为训练集和测试集。 ```R iris$Species <- as.numeric(iris$Species) set.seed(123) train_index <- sample(1:nrow(iris), 100) train_data <- iris[train_index, ] test_data <- iris[-train_index, ] ``` 3. 构建SVM模型，并对其进行训练和测试。 ```R svm_model <- svm(Species ~ ., data = train_data, kernel = "linear", cost = 1) svm_pred <- predict(svm_model, test_data[-4]) svm_acc <- sum(svm_pred == test_data[, 5]) / nrow(test_data) * 100 ``` 4. 可视化SVM结果，使用ggplot2库绘制分类边界和数据点。 ```R svm_plot <- ggplot(train_data, aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length, color = factor(Species))) + geom_point(size = 3) + geom_smooth(method = "svm", formula = y ~ x, data = train_data, size = 1) + scale_color_discrete(name = "Species") + ggtitle(paste0("SVM Accuracy: ", svm_acc, "%")) svm_plot ``` 绘制的图像中，不同颜色的点表示不同类别的数据点，分类边界用实线表示。我们可以通过调整SVM模型的参数和选择不同的kernel，来获得更好的分类效果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值