支持向量机python代码_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

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。

usecols：选取数据的列。

以Iris兰花数据集为例子：

由于从UCI数据库中下载的Iris原始数据集的样子是这样的，前四列为特征列，第五列为类别列，分别有三种类别Iris-setosa， Iris-versicolor， Iris-virginica。