- 執行安裝 pip install numpy-***-***.whl
# cvxopt踩坑指南
# 優化中傳遞的matrix必須是cvxopt內的matrix
# matrix() 轉換對應的型別為numpy.array，numpy.matrix可能也行（沒有嘗試）
# python 3
import numpy as np
from cvxopt import solvers
from cvxopt import matrix as mx
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
defloaddataset
(filename):
datamat = ; labelmat =
fr = open(filename)
for line in fr.readlines():
linearr = line.strip().split('\t')
return datamat,labelmat
# 資料為《機器學習實戰》第六章的資料testset.txt
data,label = loaddataset('testset.txt')
datalen = len(data[0])
# 生成cvxopt裡面對應的引數矩陣/向量
p1 = np.zeros((1, datalen+1))
p2 = np.zeros((datalen,1))
p3 = np.eye(datalen)
ptmp = np.hstack((p2,p3))
p = np.vstack((p1,ptmp))
p = mx(p)
q = mx(np.zeros((datalen+1,1)))
m = len(label)
datat = np.array(data)
a =
for i in range(m):
tmp = [1]+data[i]
for j in range(datalen+1):
tmp[j] = -1*label[i]*tmp[j]
g = mx(np.array(a))
h = mx(np.zeros((m,1))-1)
# 求解凸二次規劃問題
sol = solvers.qp(p,q,g,h)
# 列印資訊
print(sol['status'])
print(sol['x'])
# 繪製資料散點圖
datanp = np.array(data)
labelnp = np.array(label)
data1 = datanp[labelnp==1]
data2 = datanp[labelnp==-1]
f1 = plt.figure(1)
plt.scatter(data1[:,0],data1[:,1], marker = 'x', color = 'm', label='1', s = 30)
plt.scatter(data2[:,0],data2[:,1], marker = 'o', color = 'r', label='-1', s = 15)
# 列印分割平面
b = sol['x'][0]
w1 = sol['x'][1]
w2 = sol['x'][2]
xmin = min(datanp[:,0])
xmax = max(datanp[:,0])
x2_1 = -1.0*(b+w1*xmin)/w2
x2_2 = -1.0*(b+w1*xmax)/w2
plt.plot([xmin,xmax],[x2_1,x2_2])
plt.show()
python匯入cvxopt模組踩坑
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