线性可分支持向量机代码举例说明具体的变量数值变化

### 实现线性可分支持向量机
### 硬间隔最大化策略
class Hard_Margin_SVM:### 线性可分支持向量机拟合方法def fit(self, X, y):# 训练样本数和特征数m, n = X.shape# 初始化二次规划相关变量：P/q/G/hself.P = matrix(np.identity(n + 1, dtype=np.float))self.q = matrix(np.zeros((n + 1,), dtype=np.float))self.G = matrix(np.zeros((m, n + 1), dtype=np.float))self.h = -matrix(np.ones((m,), dtype=np.float))# 将数据转为变量self.P[0, 0] = 0for i in range(m):self.G[i, 0] = -y[i]self.G[i, 1:] = -X[i, :] * y[i]# 构建二次规划求解sol = solvers.qp(self.P, self.q, self.G, self.h)# 对权重和偏置寻优self.w = np.zeros(n,) self.b = sol['x'][0] for i in range(1, n + 1):self.w[i - 1] = sol['x'][i]return self.w, self.b### 定义模型预测函数def predict(self, X):return np.sign(np.dot(self.w, X.T) + self.b)

通过一个具体的示例来展示硬间隔支持向量机的代码是如何运行的，并为每个变量提供具体的数据样例。

示例数据和解释

假设我们有如下的二维数据集，其中每个样本有两个特征（即二维坐标），并且样本属于两个类别 $\in \{-1, 1\}$ 。我们将使用硬间隔支持向量机来找到一个最大化分类间隔的超平面。

示例数据

特征矩阵 $X$ （每一行是一个样本的坐标）：

X = np.array([[1, 2],[2, 3],[3, 3],[2, 1],[3, 2]
])

标签向量 $y$ （每个样本的类别标签）：

y = np.array([1, 1, 1, -1, -1])

这个数据集包含 5 个样本，分别对应两个类别（1 和 -1）。前 3 个样本属于类别 $+ 1$ ，后两个样本属于类别 $- 1$ 。

代码中的每个变量解释

让我们一步步来分析代码中的每个变量。

(1) 训练样本数和特征数

m, n = X.shape

X.shape 返回 $m$ 和 $n$ ，分别表示样本数量和特征数量：

$m = 5$ 表示有 5 个样本。
$n = 2$ 表示每个样本有 2 个特征（二维数据）。

(2) 初始化二次规划相关矩阵

self.P = matrix(np.identity(n + 1, dtype=np.float))
self.q = matrix(np.zeros((n + 1,), dtype=np.float))
self.G = matrix(np.zeros((m, n + 1), dtype=np.float))
self.h = -matrix(np.ones((m,), dtype=np.float))

我们将定义二次规划问题的参数矩阵：

self.P：用于构建目标函数的二次项 $\frac{1}{2} w^T P w$ ，在支持向量机中，目标是最小化 $\frac{1}{2} \|w\|^2$ ，因此 $P$ 是一个 $\times (n+1)$ 的单位矩阵（表示 $w_1, w_2$ 和 $b$ ）。
```
self.P = np.identity(3)  # 2 个特征 + 1 个偏置
# 输出
[[1. 0. 0.][0. 1. 0.][0. 0. 0.]]
```
self.q：表示线性项 $q$ ，其值为 0，因为硬间隔 SVM 中我们只需要最小化 $\frac{1}{2} \|w\|^2$ ，不需要其他线性项。
```
self.q = np.zeros(3)
# 输出
[0. 0. 0.]
```

self.G 和 self.h：这些是约束条件，用于确保每个样本都正确分类并满足硬间隔条件 $y_i(w^T x_i + b) \geq 1$ 。

self.G = np.zeros((5, 3))  # 5 个样本，每个样本对应 (w1, w2, b)
self.h = -np.ones(5)       # 对应每个样本的约束
# 输出 G 和 h
G = [[0. 0. 0.][0. 0. 0.][0. 0. 0.][0. 0. 0.][0. 0. 0.]]
h = [-1. -1. -1. -1. -1.]

(3) 构建约束矩阵 $G$ 和 $h$

接下来，我们要根据数据构建约束条件：

self.P[0, 0] = 0  # 偏置 b 不需要惩罚
for i in range(m):self.G[i, 0] = -y[i]  # 对偏置项的影响self.G[i, 1:] = -X[i, :] * y[i]  # 对 w 的影响

每一行 $G [i]$ 对应样本 $X [i]$ 的约束 $y_i(w^T x_i + b) \geq 1$ ：

样本 $X$	标签 $y$	约束条件
(1, 2)	1	$w_1 \cdot 1 + w_2 \cdot 2 + b \geq 1$
(2, 3)	1	$w_1 \cdot 2 + w_2 \cdot 3 + b \geq 1$
(3, 3)	1	$w_1 \cdot 3 + w_2 \cdot 3 + b \geq 1$
(2, 1)	-1	$-w_1 \cdot 2 - w_2 \cdot 1 - b \geq 1$
(3, 2)	-1	$-w_1 \cdot 3 - w_2 \cdot 2 - b \geq 1$

更新后的 $G$ 矩阵和 $h$ 向量为：

self.G = [[-1. -1. -2.]  # 对应第一个样本的约束[-1. -2. -3.]  # 对应第二个样本的约束[-1. -3. -3.]  # 对应第三个样本的约束[ 1.  2.  1.]  # 对应第四个样本的约束[ 1.  3.  2.]] # 对应第五个样本的约束
self.h = [-1. -1. -1. -1. -1.]

(4) 使用二次规划求解

使用 cvxopt.solvers.qp 进行求解：

sol = solvers.qp(self.P, self.q, self.G, self.h)

这个函数会求解二次规划问题，返回包含最优解的字典 sol。

(5) 提取权重和偏置

从求解结果中提取权重 $w$ 和偏置 $b$ ：

self.w = np.zeros(n,)
self.b = sol['x'][0]  # 偏置 b
for i in range(1, n + 1):self.w[i - 1] = sol['x'][i]  # 提取权重 w

假设 sol['x'] 返回如下最优解：

sol['x'] = [1.5, 0.5, -0.5]

则：

self.b = 1.5 是偏置项。
self.w = [0.5, -0.5] 是权重向量 $w_1 = 0.5$ 和 $w_2 = -0.5$ 。

6. 使用模型进行预测

def predict(self, X):return np.sign(np.dot(self.w, X.T) + self.b)

假设我们用训练好的模型对样本进行预测，预测公式为：
$y_{\text{预测}} = \text{sign}(w^T x + b)$

例如，输入样本 $X = [1, 2]$ ，计算 $y_{\text{预测}}$ ：
$y_{\text{预测}} = \text{sign}(0.5 \cdot 1 + (-0.5) \cdot 2 + 1.5) = \text{sign}(0.5 + (-1) + 1.5) = \text{sign}(1.0) = 1$