Iris数据集上的标签传播与SVM的决策边界
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets
from sklearn import svm
from sklearn.semi_supervised import LabelSpreading
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
rng = np.random.RandomState(0)
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[:, :2]
y = iris.target
# 网格中的步长
h = .02
y_30 = np.copy(y)
y_30[rng.rand(len(y)) < 0.3] = -1
y_50 = np.copy(y)
y_50[rng.rand(len(y)) < 0.5] = -1
# 我们创建一个SVM实例并拟合数据。由于要绘制支持向量，因此我们不缩放数据
ls30 = (LabelSpreading().fit(X, y_30), y_30)
ls50 = (LabelSpreading().fit(X, y_50), y_50)
ls100 = (LabelSpreading().fit(X, y), y)
rbf_svc = (svm.SVC(kernel='rbf', gamma=.5).fit(X, y), y)
# 创建要绘制的网格
x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1
y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1
xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h),
np.arange(y_min, y_max, h))
# 图像的标题
titles = ['标签扩散30%数据',
'标签扩散50%数据',
'标签扩散100%数据',
'带rbf内核的SVC']
color_map = {-1: (1, 1, 1), 0: (0, 0, .9), 1: (1, 0, 0), 2: (.8, .6, 0)}
for i, (clf, y_train) in enumerate((ls30, ls50, ls100, rbf_svc)):
# 绘制决策边界。
# 为此，我们将为网格[x_min，x_max] x [y_min，y_max]中的每个点分配颜色。
plt.subplot(2, 2, i + 1)
Z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
# 将结果放入颜色图
Z = Z.reshape(xx.shape)
plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Paired)
plt.axis('off')
# 绘制训练点
colors = [color_map[y] for y in y_train]
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=colors, edgecolors='black')
plt.title(titles[i])
plt.suptitle("未标记的点为白色", y=0.1)
plt.show()
