Python3：《机器学习实战》之支持向量机（3）完整版SMO
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代码地址：https://github.com/WordZzzz/ML/tree/master/Ch06
操作系统：WINDOWS 10
软件版本：python-3.6.2-amd64
编 者：WordZzzz
Python3机器学习实战之支持向量机3完整版SMO
前言
支持函数
优化例程
外循环代码
分类测试
前言
在小规模数据集上，上一篇文章中的简化版SMO是没有问题的，但是在更大的数据集上，运行速度就会变慢。
完整版SMO和简化版SMO，实现alpha的更改个代数运算的优化环节一模一样。在优化过程中，唯一的不同就是选择alpha的方式。完整版的SMO算法应用了一些能够提速的启发方法。
Platt SMO算法通过一个外循环来选择第一个alpha，并且其选择过程会在两种方式之间进行切换：一种是在所有数据集上进行单遍扫描，另一种则是在非边界alpha（不等于边界0或C的alpha值）中实现单遍扫描。对整个数据集的扫描很容易，前面已经实现了，而实现非边界alpha值的扫描时，需要建立这些alpha值得列表，然后再对这个表进行遍历。同时，该步骤会跳过那些已知的不会改变的alpha值。
在选择第一个alpha值之后，算法会通过一个内循环来选择第二个alpha。在优化过程中，会通过最大化步长的方式来获得第二个alpha值。在简化版SMO算法中，我们会在选择j之后计算错误率Ej。但在这里，我们会建立一个全局的缓存用于保存误差值，并从中选择使得步长或者Ei-Ej最大的alpha值。
支持函数
和简化版一样，完整版也需要一些支持函数。
首要的事情就是建立一个数据结构来保存所有的重要值，而这个过程可以通过一个对象来完成；
对于给定的alpha值，第一个辅助函数calcEk()能够计算E值并返回（因为调用频繁，所以必须要单独拎出来）；
selectJ()用于选择第二个alpha或者说内循环的alpha值，选择合适的值以保证在每次优化中采用最大步长；
updateEk()用于计算误差值并将其存入缓存中。
'''#######********************************
Non-Kernel VErsions below
'''#######********************************
class optStruct:
"""
Function： 存放运算中重要的值
Input： dataMatIn：数据集
classLabels：类别标签
C：常数C
toler：容错率
Output： X：数据集
labelMat：类别标签
C：常数C
tol：容错率
m：数据集行数
b：常数项
alphas：alphas矩阵
eCache：误差缓存
"""
def __init__(self, dataMatIn, classLabels, C, toler):
self.X = dataMatIn
self.labelMat = classLabels
self.C = C
self.tol = toler
self.m = shape(dataMatIn)[0]
self.alphas = mat(zeros((self.m, 1)))
self.b = 0
self.eCache = mat(zeros((self.m, 2)))
def calcEk(oS, k):
"""
Function： 计算误差值E
Input： oS：数据结构
k：下标
Output： Ek：计算的E值
"""
#计算fXk，整个对应输出公式f(x)=w`x + b
fXk = float(multiply(oS.alphas, oS.labelMat).T * (oS.X * oS.X[k,:].T)) + oS.b
#计算E值
Ek = fXk - float(oS.labelMat[k])
#返回计算的误差值E
return Ek
def selectJ(i, oS, Ei):
"""
Function： 选择第二个alpha的值
Input： i：第一个alpha的下标
oS：数据结构
Ei：计算出的第一个alpha的误差值
Output： j：第二个alpha的下标
Ej：计算出的第二个alpha的误差值
"""
#初始化参数值
maxK = -1; maxDeltaE = 0; Ej = 0
#构建误差缓存
oS.eCache[i] = [1, Ei]
#构建一个非零列表，返回值是第一个非零E所对应的alpha值，而不是E本身
validEcacheList = nonzero(oS.eCache[:, 0].A)[0]
#如果列表长度大于1，说明不是第一次循环
if (len(validEcacheList)) > 1:
#遍历列表中所有元素
for k in validEcacheList:
#如果是第一个alpha的下标，就跳出本次循环
if k == i: continue
#计算k下标对应的误差值
Ek = calcEk(oS, k)
#取两个alpha误差值的差值的绝对值
deltaE = abs(Ei - Ek)
#最大值更新
if (deltaE > maxDeltaE):
maxK = k; maxDeltaE = deltaE; Ej = Ek
#返回最大差值的下标maxK和误差值Ej
return maxK, Ej
#如果是第一次循环，则随机选择alpha，然后计算误差
else:
j = selectJrand(i, oS.m)
Ej = calcEk(oS, j)
#返回下标j和其对应的误差Ej
return j, Ej
def updateEk(oS, k):
"""
Function： 更新误差缓存
Input： oS：数据结构
j：alpha的下标
Output： 无
"""
#计算下表为k的参数的误差
Ek = calcEk(oS, k)
#将误差放入缓存
oS.eCache[k] = [1, Ek]
优化例程
接下来简单介绍一下用于寻找决策边界的优化例程。
大部分代码和之前的smoSimple()是一样的，区别在于：
使用了自己的数据结构，该结构在oS中传递；
使用selectJ()而不是selectJrand()来选择第二个alpha的值；
在alpha值改变时更新Ecache。
def innerL(i, oS):
"""
Function： 完整SMO算法中的优化例程
Input： oS：数据结构
i：alpha的下标
Output： 无
"""
#计算误差
Ei = calcEk(oS, i)
#如果标签与误差相乘之后在容错范围之外，且超过各自对应的常数值，则进行优化
if ((oS.labelMat[i]*Ei < -oS.tol) and (oS.alphas[i] < oS.C)) or ((oS.labelMat[i]*Ei > oS.tol) and (oS.alphas[i] > 0)):
#启发式选择第二个alpha值
j, Ej = selectJ(i, oS, Ei)
#利用copy存储刚才的计算值，便于后期比较
alphaIold = oS.alphas[i].copy(); alpahJold = oS.alphas[j].copy();
#保证alpha在0和C之间
if (oS.labelMat[i] != oS.labelMat[j]):
L = max(0, oS.alphas[j] - oS. alphas[i])
H = min(oS.C, oS.C + oS.alphas[j] - oS.alphas[i])
else:
L = max(0, oS.alphas[j] + oS.alphas[i] - oS.C)
H = min(oS.C, oS.alphas[j] + oS.alphas[i])
#如果界限值相同，则不做处理直接跳出本次循环
if L == H: print("L==H"); return 0
#最优修改量，求两个向量的内积（核函数）
eta = 2.0 * oS.X[i, :]*oS.X[j, :].T - oS.X[i, :]*oS.X[i, :].T - oS.X[j, :]*oS.X[j, :].T
#如果最优修改量大于0，则不做处理直接跳出本次循环，这里对真实SMO做了简化处理
if eta >= 0: print("eta>=0"); return 0
#计算新的alphas[j]的值
oS.alphas[j] -= oS.labelMat[j]*(Ei - Ej)/eta
#对新的alphas[j]进行阈值处理
oS.alphas[j] = clipAlpha(oS.alphas[j], H, L)
#更新误差缓存
updateEk(oS, j)
#如果新旧值差很小，则不做处理跳出本次循环
if (abs(oS.alphas[j] - alpahJold) < 0.00001): print("j not moving enough"); return 0
#对i进行修改，修改量相同，但是方向相反
oS.alphas[i] += oS.labelMat[j] * oS.labelMat[i] * (alpahJold - oS.alphas[j])
#更新误差缓存
updateEk(oS, i)
#更新常数项
b1 = oS.b - Ei - oS.labelMat[i] * (oS.alphas[i] - alphaIold) * oS.X[i, :]*oS.X[i, :].T - oS.labelMat[j] * (oS.alphas[j] - alpahJold) * oS.X[i, :]*oS.X[j, :].T
b2 = oS.b - Ej - oS.labelMat[i] * (oS.alphas[i] - alphaIold) * oS.X[i, :]*oS.X[j, :].T - oS.labelMat[j] * (oS.alphas[j] - alpahJold) * oS.X[j, :]*oS.X[j, :].T
#谁在0到C之间，就听谁的，否则就取平均值
if (0 < oS.alphas[i]) and (oS.C > oS.alphas[i]): oS.b = b1
elif (0 < oS.alphas[j]) and (oS.C > oS.alphas[i]): oS.b = b2
else: oS.b = (b1 + b2) / 2.0
#成功返回1
return 1
#失败返回0
else: return 0
外循环代码
外循环代码的输入和函数smoSimple()完全一样。整个代码的主体是while循环，终止条件：当迭代次数超过指定的最大值，或者遍历整个集合都未对任意alpha对进行修改时，就退出循环。while循环内部与smoSimple()中有所不同，一开始的for循环在数据集上遍历任意可能的alpha。通过innerL()来选择第二个alpha，并在可能时对其进行优化处理。如果有任意一对alpha值发生改变，就会返回1.第二个for循环遍历所有的非边界alpha值，也就是不在边界0或C上的值。
def smoP(dataMatIn, classLabels, C, toler, maxIter):
"""
Function： 完整SMO算法
Input： dataMatIn：数据集
classLabels：类别标签
C：常数C
toler：容错率
maxIter：最大的循环次数
Output： b：常数项
alphas：数据向量
"""
#新建数据结构对象
oS = optStruct(mat(dataMatIn), mat(classLabels).transpose(), C, toler)
#初始化迭代次数
iter = 0
#初始化标志位
entireSet = True; alphaPairsChanged = 0
#终止条件：迭代次数超限、遍历整个集合都未对alpha进行修改
while (iter < maxIter) and ((alphaPairsChanged > 0) or (entireSet)):
alphaPairsChanged = 0
#根据标志位选择不同的遍历方式
if entireSet:
#遍历任意可能的alpha值
for i in range(oS.m):
#选择第二个alpha值，并在可能时对其进行优化处理
alphaPairsChanged += innerL(i, oS)
print("fullSet, iter: %d i: %d, pairs changed %d" % (iter, i, alphaPairsChanged))
#迭代次数累加
iter += 1
else:
#得出所有的非边界alpha值
nonBoundIs = nonzero((oS.alphas.A > 0) * (oS.alphas.A < C))[0]
#遍历所有的非边界alpha值
for i in nonBoundIs:
#选择第二个alpha值，并在可能时对其进行优化处理
alphaPairsChanged += innerL(i, oS)
print("non-bound, iter: %d i: %d, pairs changed %d" % (iter, i, alphaPairsChanged))
#迭代次数累加
iter += 1
#在非边界循环和完整遍历之间进行切换
if entireSet: entireSet = False
elif (alphaPairsChanged == 0): entireSet =True
print("iteration number: %d" % iter)
#返回常数项和数据向量
return oS.b, oS.alphas
测试代码，大家有兴趣的话可以多次运行计算一下运行时间的平均值，看看和简化版相比快了多少。
>>> reload(svmMLiA)
<module 'svmMLiA' from 'E:\\机器学习实战\\mycode\\Ch06\\svmMLiA.py'>
>>> dataArr, labelArr = svmMLiA.loadDataSet('testSet.txt')
>>> b, alphas = svmMLiA.smoP(dataArr, labelArr, 0.6, 0.001, 40)
L==H
fullSet, iter: 0 i: 0, pairs changed 0
L==H
fullSet, iter: 0 i: 1, pairs changed 0
fullSet, iter: 0 i: 2, pairs changed 1
L==H
···
j not moving enough
fullSet, iter: 2 i: 97, pairs changed 0
fullSet, iter: 2 i: 98, pairs changed 0
fullSet, iter: 2 i: 99, pairs changed 0
iteration number: 3
像之前一样，打印b和alpha，得出的数据用来画图。
>>> b
matrix([[-2.89901748]])
>>> alphas[alphas > 0]
matrix([[ 0.06961952, 0.0169055 , 0.0169055 , 0.0272699 , 0.04522972,
0.0272699 , 0.0243898 , 0.06140181, 0.06140181]])
>>> from numpy import *
>>> shape(alphas[alphas > 0])
(1, 9)
>>> for i in range(100):
... if alphas[i] > 0.0: print(dataArr[i], labelArr[i])
...
[3.542485, 1.977398] -1.0
[2.114999, -0.004466] -1.0
[8.127113, 1.274372] 1.0
[4.658191, 3.507396] -1.0
[8.197181, 1.545132] 1.0
[7.40786, -0.121961] 1.0
[6.960661, -0.245353] 1.0
[6.080573, 0.418886] 1.0
[3.107511, 0.758367] -1.0
常数C一方面要保障所有样例的间隔不小于1.0，另一方面又要使得分类间隔要尽可能大，并且要在这两方面之间平衡。如果C很大，那么分类器就会将力图通过分隔超平面对多有的样例都正确分类。这种优化结果如下图，很明显，支持向量变多了。如果数据集非线性可分，就会发现支持向量会在超平面附近聚集成团。
分类测试
好了，终于可以拿我们计算出来的alpha值进行分类了。首先必须基于alpha值得到超平面，这也包括了w的计算。
def calcWs(alphas, dataArr, classLabels):
"""
Function： 计算W
Input： alphas：数据向量
dataArr：数据集
classLabels：类别标签
Output： w：w*x+b中的w
"""
#初始化参数
X = mat(dataArr); labelMat = mat(classLabels).transpose()
#获取数据行列值
m,n = shape(X)
#初始化w
w = zeros((n,1))
#遍历alpha，更新w
for i in range(m):
w += multiply(alphas[i]*labelMat[i],X[i,:].T)
#返回w值
return w
上述代码中最重要的就是for循环，实现多个数的乘积。虽然for循环遍历了数据集中的所有数据，但是最终起作用的只有支持向量。
>>> reload(svmMLiA)
<module 'svmMLiA' from 'E:\\机器学习实战\\mycode\\Ch06\\svmMLiA.py'>
>>> from numpy import *
>>> ws = svmMLiA.calcWs(alphas, dataArr, labelArr)
>>> ws
array([[ 0.65307162],
[-0.17196128]])
>>> datMat = mat(dataArr)
>>> datMat[0]* mat(ws)+b
matrix([[-0.92555695]])
>>> labelArr[0]
-1.0
>>> datMat[1]* mat(ws)+b
matrix([[-1.36706674]])
>>> labelArr[1]
-1.0
>>> datMat[2]* mat(ws)+b
matrix([[ 2.30436336]])
>>> labelArr[2]
1.0
上面的测试中，计算值大于0属于1类，小于0属于-1类。
至此，线性分类器介绍完了，如果数据集非线性可分，那么我们就需要引入核函数的概念了，下一篇将进行介绍。
系列教程持续发布中，欢迎订阅、关注、收藏、评论、点赞哦～～(￣▽￣～)～
完的汪(∪｡∪)｡｡｡zzz
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作者：WordZzzz
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/u011475210/article/details/78186309
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