用支持向量机进行非线性分类的实例——基于OpenCV库的实现

用支持向量机进行非线性分类的实例——基于OpenCV库的实现

支持向量机是一种常用的分类算法，它可以解决非线性可分离数据的分类问题。在本文中，我们将介绍如何使用OpenCV库来实现支持向量机对非线性可分离数据进行分类的实例。

首先，我们需要准备一些数据来训练我们的模型。我们可以使用OpenCV的内置函数来创建一些随机数据。例如，下面的代码将随机生成100个二维数据点。

import cv2
import numpy as np

# 随机生成100个二维数据点
data = np.random.randint(0, 100, (100, 2)).astype(np.float32)

接下来，我们需要为每个数据点分配一个标签。在这个例子中，我们将使用一个简单的非线性函数将数据分成两类。函数的定义如下所示：

def label_func(x, y):
    if x ** 2 + y ** 2 > 2500:
        return 1
    else:
        return -1

该函数将以坐标系的原点为中心，半径为50的圆内的数据点标记为-1，其余点标记为1。我们可以使用以下代码为每个数据点分配标签：

labels = np.zeros((100, 1)).astype(np.float32)

for i in range(100):
    labels[i] = label_func(data[i, 0], data[i, 1])

现在我们可以使用OpenCV的ml模块来训练支持向量机。我们将使用高斯核函数