RBF核的数学公式为: [ K(x, y) = \exp(-\gamma | x - y |^2) ] 其中,(\gamma) 是控制决策边界灵活性的参数。 defrbf_kernel(X,Y,gamma=1.0):""" RBF核函数 参数: X : 输入样本1 Y : 输入样本2 gamma : 参数,控制RBF的宽度 返回: K : RBF核计算结果 """K=np.exp(-gamma*np.sum(...
3)径向基函数核(RBF Kernel)或高斯核 径向基函数核(Radial Basis Function Kernel,简称RBF核)或高斯核是支持向量机(SVM)中最流行和广泛使用的核函数之一。RBF核通过一个非线性转换将输入空间映射到一个高维特征空间,使得原本线性不可分的数据在新的特征空间中变得线性可分。 RBF核的作用可以直观地解释为:它测量两...
importnumpyasnpdefrbf_kernel(x1,x2,sigma=1.0):distance=np.linalg.norm(x1-x2)returnnp.exp(-(distance**2)/(2*(sigma**2)))# 测试代码x1=np.array([1.0,2.0])x2=np.array([2.0,3.0])print("RBF Kernel:",rbf_kernel(x1,x2,sigma=1.0)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 代...
然后,我们可以使用Scikit-learn提供的`rbf_kernel`函数来计算X中所有样本间的RBF值。这个函数的输入参数包括数据集X和RBF的一些参数,如gamma和sigma。Gamma参数控制RBF函数的形状,较大的gamma值会使得RBF函数更集中,而较小的gamma值会使得RBF函数更分散。Sigma参数控制RBF函数的幅度,较大的sigma值会使得RBF函数的值变...
exp(-result/(2*sigma**2)) return result return lambda x1,x2: rbf_kernel(x1,x2,sigma) def poly(n=3): return lambda x1,x2: (x1 @ x2.T)**n 8. 初始化m行n列的稀疏矩阵,格式互转 import sparse s=sparse.zeros((m,n)) nparr = s.todense() s=sparse.COO(nparr)...
svm = SVC(kernel="rbf", C=1, gamma="scale", probability=True) # 训练模型 svm.fit(X_train, y_train) ``` 5.对测试集进行预测并评估模型性能: ```python y_pred = svm.predict(X_test) print("准确率:", np.mean(y_pred == y_test)) ``` 以上示例展示了如何在 Python 中使用 RBF 函...
'kernel': 'rbf', 'max_iter': -1, 'probability': False, 'random_state': None, 'shrinking': True, 'tol': 0.001, 'verbose': False} 接着,就可以引出我们的V3.0版万能模板了。 参数的形式如下: 程序就会按照顺序测试这几个参数的组合效果,根本不需要...
clf = svm.OneClassSVM(nu=0.1, kernel='rbf', gamma=0.1) clf.fit(X) y_pred = clf.predict(X) n_error_outlier = y_pred[y_pred ==-1].size 八、基于预测的方法 资料来源: [17] 【TS技术课堂】时间序列异常检测 - 时序人,文章:h...
RBF (Radial Basis Function) Sigmoid Precomputed 本文将主要关注前四种核方法,因为最后一种方法是预计算的,它要求输入矩阵是方阵,不适合我们的数据集 除了核函数之外,我们还将调整三个主要参数,以便稍后比较结果。 C:正则化参数 Gamma(γ): rbf、poly和sigmoid函数的核系数 ...
kpca=decomposition.KernelPCA(n_components=2,kernel='rbf',gamma=gamma) kpca.fit(X)#原始数据集转换到二维X_r=kpca.transform(X)## 两行两列,每个单元显示核函数为 rbf 的 KernelPCA 一组参数的效果图ax=fig.add_subplot(2,2,i+1)forlabel ,colorinzip( np.unique(y),colors): ...