Python中的支持向量机SVM的使用（有实例）

　　除了在Matlab中使用PRTools工具箱中的svm算法，Python中一样可以使用支持向量机做分类。因为Python中的sklearn库也集成了SVM算法，本文的运行环境是Pycharm。

一、导入sklearn算法包

　　Scikit-Learn库已经实现了所有基本机器学习的算法，具体使用详见官方文档说明：http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/index.html#support-vector-machines。

　　skleran中集成了许多算法，其导入包的方式如下所示，

　　逻辑回归：from sklearn.linear_model import LogisticRegression

      朴素贝叶斯：from sklearn.naive_bayes import GaussianNB

 　　K-近邻：from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

 　　决策树：from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

 　　支持向量机：from sklearn import svm

 二、sklearn中svc的使用

（1）使用numpy中的loadtxt读入数据文件

　　loadtxt()的使用方法：

　　

　　fname:文件路径。eg：C:/Dataset/iris.txt。

　　dtype：数据类型。eg：float、str等。

　　delimiter：分隔符。eg：‘，’。

　　converters：将数据列与转换函数进行映射的字典。eg：{1:fun}，含义是将第2列对应转换函数进行转换。