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传统算法:使用Pygame实现SVM(支持向量机)算法

使用 Pygame 演示了支持向量机(SVM)在二维数据上的分类过程。以下是代码的主要步骤和原理解释:

1、初始化和基本设置
Pygame 初始化: 通过 pygame.init() 初始化 Pygame。

定义颜色和屏幕大小: 定义了一些颜色常量(WHITE, BLACK, RED, BLUE)和屏幕的宽度和高度。

创建 Pygame 窗口: 使用 pygame.display.set_mode 创建窗口,设置窗口标题。

2、生成随机数据点和训练 SVM 模型
生成随机数据点: 使用 make_blobs 生成两个簇的随机数据点,存储在 X 和 y 中。

创建 SVM 模型: 使用 svm.SVC 创建一个支持向量机分类器,使用线性核函数。

训练 SVM 模型: 使用 fit 方法训练 SVM 模型,其中 X 是数据点的坐标,y 是数据点的类别。

3、获取决策边界和支持向量
获取决策函数的系数: 通过 clf.coef_ 获取决策函数的系数。

计算决策边界: 使用系数计算决策边界的直线方程,存储在 xx 和 yy 中。

获取支持向量: 计算支持向量,其中 margin 表示支持向量到决策边界的距离。

4、主循环
事件处理: 在主循环中,检测是否有退出事件,如果有,则退出主循环。

绘制数据点: 使用 pygame.draw.circle 绘制数据点,红色表示类别 0,蓝色表示类别 1。

绘制决策边界和支持向量: 使用 pygame.draw.line 绘制决策边界和支持向量。决策边界使用实线表示,支持向量使用黑色

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