《机器学习实战》 - 支持向量机（SVM）

yiyun

发布于 2022-04-01 15:30:52

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发布于 2022-04-01 15:30:52

文章被收录于专栏：yiyun 的专栏

1. 简介

支持向量机（Support Vector Machines，SVM）

SVM有很多实现，这里仅关注其中最流行实现：序列最小优化（Sequential Minimal Optimization，SMO）。

之后，将介绍使用核函数（kernel）方式将SVM扩展到更多数据集上。

最后，回顾手写识别，考察能否通过SVM提高识别效果。

SMO: 一种求解SVM二次规划的算法

2. 基于最大间隔分割数据

SVM: 优点：

泛化错误率低
计算开销不大
结果易解释

缺点：

对参数调节和核函数选择敏感
原始分类器不加修改仅适用于处理二类问题

适用数据类型：

数值型
标称型

线性可分（linearly separable）概念：

问：能否画一直线将原形点和方形点分开？

图：4个线性不可分的数据集

下图将数据集分隔开来的直线称为 分隔超平面（separating hyperplane）

由于数据点在二维平面，因此此时分割超平面只是一直线，若数据集是三维，则分割数据的是一个平面，更高维依此类推。

超平面即分类的决策边界。

若数据点离决策边界越远，那么预测结果越可信

图B、C、D三直线均能将数据分隔开，但哪一条最好？

是否最小化数据点到分隔超平面的平均距离来求最佳曲线？

我们希望 找到离分隔超平面最近的点，确保它们离分隔面的距离尽可能远。

点到分隔面的距离---间隔（margin）

我们希望间隔尽可能大，因为若我们犯错或者在有限数据上训练分类器的话，我们希望分类器尽可能健壮。

两个间隔的概念：一个是点到分隔面的距离，称为点相对于分隔面的间隔；另一个是数据集中所有点到分隔面的最小间隔的2倍，称为分类器或数据集的间隔。一般论文书籍中所提到的“间隔”多指后者。 SVM分类器是要找最大的数据集间隔。书中没有特意区分上述两个概念，请根据上下文理解

支持向量：离分隔超平面最近的那些点组成的向量

接下来最大化支持向量到分隔面的距离

3. 寻找最大间隔

分隔超平面形式：wx+b

wx+b

计算点 A到分隔超平面的距离，即点到分隔面的法线或垂线的长度，该值为：

这里常数 b 类似于 Logistic回归中截距 w0 。

这里的向量 w 和常数 b 一起描述了所给数据的分隔线或超平面

图：A到分隔平面的距离就是 该点到分隔面的法线长度

3.1 分类器求解的优化问题

由于这里的约束条件都是基于数据点的，因此我们就可以将超平面写成数据点的形式。于是，优化目标函数最后可以写成：

其约束条件为：

至此，一切都很完美，但是这里有个假设：数据必须100%线性可分。目前为止，我们知道几乎所有数据都不不可能那么“干净”。这时我们就可以通过引入所谓松弛变量（slack variable），来允许有些数据点可以处于分隔面的错误一侧。这样我们的优化目标就能保持仍然不变，但是此时新的约束条件则变为：

这里的常数C用于控制“最大化间隔”和“保证大部分点的函数间隔小于1.0”这两个目标的权重。

3.2 SVM应用的一般框架

SVM的一般流程

收集数据：可以使用任意方法。
准备数据：需要数值型数据。
分析数据：有助于可视化分隔超平面。
训练算法：SVM的大部分时间都源自训练，该过程主要实现两个参数的调优。
测试算法：十分简单的计算过程就可以实现。
使用算法：几乎所有分类问题都可以使用SVM，值得一提的是，SVM本身是一个二类分类器，对多类问题应用SVM需要对代码做一些修改。

4. SMO高效优化算法

4.1 Platt的SMO算法

1996年，John Platt发布了一个称为SMO的强大算法，用于训练SVM SMO表示序列最小优化（Sequential Minimal Optimization）
SMO算法将大优化问题分解为多个小优化问题，对它们进行顺序求解与作为整体求解结果一致，但时间短很多。
SMO算法目标：求出一系列 alpha 和 b，一旦求出这些 alpha，就很容易计算出权重向量w ，并得到分隔超平面
SMO算法原理：每次循环中选择两个 alpha 进行优化处理。一旦找到一对合适 alpha，就增大其中一个同时减小另一个 “合适”：两个 alpha 必须符合一定条件：

两个 alpha 必须在间隔边界之外
两个 alpha 还没有进行区间化处理或不在边界上

4.2 应用简化版SMO算法处理小规模数据集

简化版代码虽然量少但执行速度慢。 Platt SMO算法中的外循环确定要优化的最佳alpha对。而简化版却会跳过这一部分，首先在数据集上遍历每一个alpha，然后在剩下的alpha集合中随机选择另一个alpha，从而构建alpha对。这里有一点相当重要，就是我们要同时改变两个alpha。之所以这样做是因为我们有一个约束条件：

∑α⋅label(i)=0

由于改变一个 alpha 可能会导致该约束条件失效，因此我们总是同时改变两个 alpha。为此，我们将构建一个辅助函数，用于在某个区间范围内随机选择一个整数。同时，我们也需要另一个辅助函数，用于在数值太大时对其进行调整。下面的程序清单给出了这两个函数的实现。

import numpy as np
from time import sleep

def loadDataSet(fileName):
    dataMat = []; labelMat = []
    fr = open(fileName)
    for line in fr.readlines():
        lineArr = line.strip().split('\t')
        dataMat.append([float(lineArr[0]), float(lineArr[1])])
        labelMat.append(float(lineArr[2]))
    
    return dataMat,labelMat

# 用于在某个区间范围内随机选择一个整数
def selectJrand(i,m):
    """
    其中i是第一个alpha的下标，m是所有alpha的数目。
    只要函数值不等于输入值i，函数就会进行随机选择。
    """
    # 我想要选择任何一个 不等于 i 的 j
    j = i
    while(j==i):
        j = int(random.uniform(0,m))

    return j


# 用于在数值太大时对其进行调整
def clipAlpha(aj, H, L):
    """
    用于调整 大于H 或 小于L 的alpha值
    """
    if aj > H:
        aj = H
    if L > aj:
        aj = L
    
    return aj

dataArr,labelArr = loadDataSet('testSet.txt')

print(labelArr)

# [-1.0, -1.0, 1.0, -1.0, 1.0, 1.0, 1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, 1.0, -1.0, 1.0, 1.0, -1.0, 1.0, -1.0, -1.0, -1.0, 1.0, -1.0, -1.0, 1.0, 1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, -1.0, 1.0, -1.0, -1.0, 1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, -1.0, 1.0, 1.0, -1.0, -1.0, 1.0, 1.0, -1.0, 1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, 1.0, -1.0, 1.0, -1.0, -1.0, 1.0, 1.0, 1.0, -1.0, 1.0, 1.0, -1.0, -1.0, 1.0, -1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, 1.0, -1.0, 1.0, 1.0, 1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0]

下面，SMO算法的第一个版本

SMO函数的伪代码:

创建一个alpha向量并将其初始化为0向量
当迭代次数小于最大迭代次数时（外循环）
   对数据集中的每个数据向量（内循环）：
   如果该数据向量可以被优化：
       随机选择另外一个数据向量
       同时优化这两个向量
       如果两个向量都不能被优化，退出内循环
如果所有向量都没被优化，增加迭代数目，继续下一次循环

def smoSimple(dataMatIn, classLabels, C, toler, maxIter):
    """
    数据集、类别标签、常数C、容错率、退出前最大的循环次数
    
    """
    
    dataMatrix = np.mat(dataMatIn); labelMat = np.mat(classLabels).transpose()
    b = 0; m,n = np.shape(dataMatrix)
    alphas = np.mat(np.zeros((m,1)))
    iter = 0
    while (iter < maxIter):
        alphaPairsChanged = 0
        for i in range(m):
            fXi = float(np.multiply(alphas,labelMat).T*(dataMatrix*dataMatrix[i,:].T)) + b
            Ei = fXi - float(labelMat[i]) #if checks if an example violates KKT conditions
            if ((labelMat[i]*Ei < -toler) and (alphas[i] < C)) or ((labelMat[i]*Ei > toler) and (alphas[i] > 0)):
                j = selectJrand(i,m)
                fXj = float(np.multiply(alphas,labelMat).T*(dataMatrix*dataMatrix[j,:].T)) + b
                Ej = fXj - float(labelMat[j])
                alphaIold = alphas[i].copy(); alphaJold = alphas[j].copy();
                if (labelMat[i] != labelMat[j]):
                    L = max(0, alphas[j] - alphas[i])
                    H = min(C, C + alphas[j] - alphas[i])
                else:
                    L = max(0, alphas[j] + alphas[i] - C)
                    H = min(C, alphas[j] + alphas[i])
                if L==H: print("L==H"); continue
                eta = 2.0 * dataMatrix[i,:]*dataMatrix[j,:].T - dataMatrix[i,:]*dataMatrix[i,:].T - dataMatrix[j,:]*dataMatrix[j,:].T
                if eta >= 0: print("eta>=0"); continue
                alphas[j] -= labelMat[j]*(Ei - Ej)/eta
                alphas[j] = clipAlpha(alphas[j],H,L)
                if (abs(alphas[j] - alphaJold) < 0.00001): print("j not moving enough"); continue
                alphas[i] += labelMat[j]*labelMat[i]*(alphaJold - alphas[j])#update i by the same amount as j
                                                                        #the update is in the oppostie direction
                b1 = b - Ei- labelMat[i]*(alphas[i]-alphaIold)*dataMatrix[i,:]*dataMatrix[i,:].T - labelMat[j]*(alphas[j]-alphaJold)*dataMatrix[i,:]*dataMatrix[j,:].T
                b2 = b - Ej- labelMat[i]*(alphas[i]-alphaIold)*dataMatrix[i,:]*dataMatrix[j,:].T - labelMat[j]*(alphas[j]-alphaJold)*dataMatrix[j,:]*dataMatrix[j,:].T
                if (0 < alphas[i]) and (C > alphas[i]): b = b1
                elif (0 < alphas[j]) and (C > alphas[j]): b = b2
                else: b = (b1 + b2)/2.0
                alphaPairsChanged += 1
                print("iter: %d i:%d, pairs changed %d" % (iter,i,alphaPairsChanged))
        if (alphaPairsChanged == 0): iter += 1
        else: iter = 0
        print("iteration number: %d" % iter)
    return b,alphas

np.multiply()函数数组和矩阵对应位置相乘，输出与相乘数组/矩阵的大小一致

b,alphas = smoSimple(dataArr, labelArr, 0.6, 0.001, 40)

print(b)
print('-'*100)
print(alphas)

# 仅仅包含大于0的值
print(alphas[alphas>0])

# [[0.12754069 0.24131263 0.36885332]]

# 支持向量的个数
np.shape(alphas[alphas>0])

# (1, 3)

# 了解哪些数据点是支持向量
for i in range(100):
    if alphas[i]>0.0:
        print(dataArr[i],labelArr[i])
        
# [4.658191, 3.507396] -1.0
# [3.457096, -0.082216] -1.0
# [6.080573, 0.418886] 1.0

图：在示例数据集上运行简化版SMO算法后得到的结果，包括画圈的支持向量与分隔超平面

5. 利用完整Platt SMO算法加速优化

在这两个版本中，实现alpha的更改和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Platt SMO算法应用了一些能够提速的启发方法。

Platt SMO算法是通过一个外循环来选择第一个alpha值的，并且其选择过程会在两种方式之间进行交替：一种方式是在所有数据集上进行单遍扫描，另一种方式则是在非边界alpha中实现单遍扫描。而所谓非边界alpha指的就是那些不等于边界0或C的alpha值。对整个数据集的扫描相当容易，而实现非边界alpha值的扫描时，首先需要建立这些alpha值的列表，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值后，算法会通过一个内循环来选择第二个alpha值。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说Ei-Ej最大的alpha值。

class optStruct:
    def __init__(self,dataMatIn, classLabels, C, toler, kTup):  # Initialize the structure with the parameters 
        self.X = dataMatIn
        self.labelMat = classLabels
        self.C = C
        self.tol = toler
        self.m = np.shape(dataMatIn)[0]
        self.alphas = np.mat(np.zeros((self.m,1)))
        self.b = 0
        # 误差缓存
        self.eCache = np.mat(np.zeros((self.m,2))) #first column is valid flag
        self.K = np.mat(np.zeros((self.m,self.m)))
        for i in range(self.m):
            self.K[:,i] = kernelTrans(self.X, self.X[i,:], kTup)
        
def calcEk(oS, k):
    """
    计算E值并返回
    """
    fXk = float(np.multiply(oS.alphas,oS.labelMat).T*oS.K[:,k] + oS.b)
    Ek = fXk - float(oS.labelMat[k])
    return Ek
        
def selectJ(i, oS, Ei):         #this is the second choice -heurstic, and calcs Ej
    """
    用于选择第二个alpha或者说内循环的alpha值
    """
    # 内循环中的启发式方法
    maxK = -1; maxDeltaE = 0; Ej = 0
    # eCache的第一列给出的是eCache是否有效的标志位，而第二列给出的是实际的E值
    oS.eCache[i] = [1,Ei]  #set valid #choose the alpha that gives the maximum delta E
    validEcacheList = np.nonzero(oS.eCache[:,0].A)[0]
    if (len(validEcacheList)) > 1:
        for k in validEcacheList:   #loop through valid Ecache values and find the one that maximizes delta E
            if k == i: continue #don't calc for i, waste of time
            Ek = calcEk(oS, k)
            deltaE = abs(Ei - Ek)
            # （以下两行）选择具有最大步长的j 
            if (deltaE > maxDeltaE):
                maxK = k; maxDeltaE = deltaE; Ej = Ek
        return maxK, Ej
    else:   #in this case (first time around) we don't have any valid eCache values
        j = selectJrand(i, oS.m)
        Ej = calcEk(oS, j)
    return j, Ej

def updateEk(oS, k):#after any alpha has changed update the new value in the cache
    Ek = calcEk(oS, k)
    oS.eCache[k] = [1,Ek]

完整版Platt SMO的支持函数

class optStruct:
    def __init__(self,dataMatIn, classLabels, C, toler, kTup):  # Initialize the structure with the parameters 
        self.X = dataMatIn
        self.labelMat = classLabels
        self.C = C
        self.tol = toler
        self.m = np.shape(dataMatIn)[0]
        self.alphas = np.mat(np.zeros((self.m,1)))
        self.b = 0
        # 误差缓存
        self.eCache = np.mat(np.zeros((self.m,2))) #first column is valid flag
        self.K = np.mat(np.zeros((self.m,self.m)))
        for i in range(self.m):
            self.K[:,i] = kernelTrans(self.X, self.X[i,:], kTup)
        
def calcEk(oS, k):
    """
    计算E值并返回
    """
    fXk = float(np.multiply(oS.alphas,oS.labelMat).T*oS.K[:,k] + oS.b)
    Ek = fXk - float(oS.labelMat[k])
    return Ek
        
def selectJ(i, oS, Ei):         #this is the second choice -heurstic, and calcs Ej
    """
    用于选择第二个alpha或者说内循环的alpha值
    """
    # 内循环中的启发式方法
    maxK = -1; maxDeltaE = 0; Ej = 0
    # eCache的第一列给出的是eCache是否有效的标志位，而第二列给出的是实际的E值
    oS.eCache[i] = [1,Ei]  #set valid #choose the alpha that gives the maximum delta E
    validEcacheList = np.nonzero(oS.eCache[:,0].A)[0]
    if (len(validEcacheList)) > 1:
        for k in validEcacheList:   #loop through valid Ecache values and find the one that maximizes delta E
            if k == i: continue #don't calc for i, waste of time
            Ek = calcEk(oS, k)
            deltaE = abs(Ei - Ek)
            # （以下两行）选择具有最大步长的j 
            if (deltaE > maxDeltaE):
                maxK = k; maxDeltaE = deltaE; Ej = Ek
        return maxK, Ej
    else:   #in this case (first time around) we don't have any valid eCache values
        j = selectJrand(i, oS.m)
        Ej = calcEk(oS, j)
    return j, Ej

def updateEk(oS, k):#after any alpha has changed update the new value in the cache
    Ek = calcEk(oS, k)
    oS.eCache[k] = [1,Ek]
    
print('完成')

接下来将简单介绍一下用于寻找决策边界的优化例程。

完整Platt SMO算法中的优化例程

def innerL(i, oS):
    Ei = calcEk(oS, i)
    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)):
        j,Ej = selectJ(i, oS, Ei) #this has been changed from selectJrand
        alphaIold = oS.alphas[i].copy(); alphaJold = oS.alphas[j].copy();
        if (oS.labelMat[i] != oS.labelMat[j]):
            L = np.max(0, oS.alphas[j] - oS.alphas[i])
            H = np.min(oS.C, oS.C + oS.alphas[j] - oS.alphas[i])
        else:
            L = np.max(0, oS.alphas[j] + oS.alphas[i] - oS.C)
            H = np.min(oS.C, oS.alphas[j] + oS.alphas[i])
        if L==H: print("L==H"); return 0
        eta = 2.0 * oS.K[i,j] - oS.K[i,i] - oS.K[j,j] #changed for kernel
        if eta >= 0: print("eta>=0"); return 0
        oS.alphas[j] -= oS.labelMat[j]*(Ei - Ej)/eta
        oS.alphas[j] = clipAlpha(oS.alphas[j],H,L)
        updateEk(oS, j) #added this for the Ecache
        if (abs(oS.alphas[j] - alphaJold) < 0.00001): print("j not moving enough"); return 0
        oS.alphas[i] += oS.labelMat[j]*oS.labelMat[i]*(alphaJold - oS.alphas[j])#update i by the same amount as j
        updateEk(oS, i) #added this for the Ecache                    #the update is in the oppostie direction
        b1 = oS.b - Ei- oS.labelMat[i]*(oS.alphas[i]-alphaIold)*oS.K[i,i] - oS.labelMat[j]*(oS.alphas[j]-alphaJold)*oS.K[i,j]
        b2 = oS.b - Ej- oS.labelMat[i]*(oS.alphas[i]-alphaIold)*oS.K[i,j]- oS.labelMat[j]*(oS.alphas[j]-alphaJold)*oS.K[j,j]
        if (0 < oS.alphas[i]) and (oS.C > oS.alphas[i]): oS.b = b1
        elif (0 < oS.alphas[j]) and (oS.C > oS.alphas[j]): oS.b = b2
        else: oS.b = (b1 + b2)/2.0
        return 1
    else: return 0
    
print('完成')

完整版Platt SMO的外循环代码

def smoP(dataMatIn, classLabels, C, toler, maxIter,kTup=('lin', 0)):    #full Platt SMO
    oS = optStruct(np.mat(dataMatIn),np.mat(classLabels).transpose(),C,toler, kTup)
    iter = 0
    entireSet = True; alphaPairsChanged = 0
    while (iter < maxIter) and ((alphaPairsChanged > 0) or (entireSet)):
        alphaPairsChanged = 0
        if entireSet:   #go over all
            for i in range(oS.m):        
                alphaPairsChanged += innerL(i,oS)
                print("fullSet, iter: %d i:%d, pairs changed %d" % (iter,i,alphaPairsChanged))
            iter += 1
        else:#go over non-bound (railed) alphas
            nonBoundIs = nonzero((oS.alphas.A > 0) * (oS.alphas.A < C))[0]
            for i in nonBoundIs:
                alphaPairsChanged += innerL(i,oS)
                print("non-bound, iter: %d i:%d, pairs changed %d" % (iter,i,alphaPairsChanged))
            iter += 1
        if entireSet: entireSet = False #toggle entire set loop
        elif (alphaPairsChanged == 0): entireSet = True  
        print("iteration number: %d" % iter)
    return oS.b,oS.alphas

print('完成')

参考

感谢帮助！

《机器学习实战》[美] Peter Harrington

本文作者： yiyun

本文链接： https://moeci.com/posts/分类-读书笔记/SVM/

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原始发表：2021-01-17，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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