# !/usr/bin/env python
# encoding: utf-8
# SVM算法 支持向量机 
from sklearn import svm
import numpy as np
from sklearn import model_selection
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
from matplotlib import colors

from sklearn.datasets import load_iris

# (1)加载数据集数据
iris = load_iris()
# 样本数据150*4二维数据，代表150个样本，每个样本4个属性分别为花瓣和花萼的长、宽
data = iris.data
#（2）将原始数据集划分成训练集和测试集
X=data # 数据集合
x=X[:,2:4]# 在X中取后面两列作为特征 花瓣长度和花瓣宽度
x=X[:,0:2]# 在X中取前面两列作为特征 花萼长度和花萼宽度
y = iris.target # 对应的标签
x_train,x_test,y_train,y_test=model_selection.train_test_split(x,y,random_state=0,test_size=0.25)# 这个函数x只能够取两个 可能是因为坐标系是平面的关系？？
# 用train_test_split将数据随机分为训练集和测试集，测试集占总数据的30%（test_size=0.3),random_state是随机数种子
# 参数解释：
# x：train_data：所要划分的样本特征集。
# y：train_target：所要划分的样本结果。
# test_size：样本占比，如果是整数的话就是样本的数量。
# random_state：是随机数的种子。
# （随机数种子：其实就是该组随机数的编号，在需要重复试验的时候，保证得到一组一样的随机数。比如你每次都填1，其他参数一样的情况下你得到的随机数组是一样的。但填0或不填，每次都会不一样。
# 随机数的产生取决于种子，随机数和种子之间的关系遵从以下两个规则：种子不同，产生不同的随机数；种子相同，即使实例不同也产生相同的随机数。）
#（3）搭建模型，训练SVM分类器
classifier=svm.SVC(kernel='rbf',gamma=0.2,decision_function_shape='ovo',C=1)
# C越大，相当于惩罚松弛变量，希望松弛变量接近0，即对误分类的惩罚增大，趋向于对训练集全分对的情况，这样对训练集测试时准确率很高，但泛化能力弱。
# C值小，对误分类的惩罚减小，允许容错，将他们当成噪声点，泛化能力较强
# kernel='linear'时，为线性核函数，C越大分类效果越好，但有可能会过拟合（defaul C=1）。
# kernel='rbf'（default）时，为高斯核函数，gamma值越小，分类界面越连续；gamma值越大，分类界面越“散”，分类效果越好，但有可能会过拟合。
# decision_function_shape='ovo'时，为one v one分类问题，即将类别两两之间进行划分，用二分类的方法模拟多分类的结果。
# decision_function_shape='ovr'时，为one v rest分类问题，即一个类别与其他类别进行划分。
#开始训练
classifier.fit(x_train,y_train.ravel())
#调用ravel()函数将矩阵转变成一维数组
#（ravel()函数与flatten()的区别）
# 两者所要实现的功能是一致的（将多维数组降为一维），
# 两者的区别在于返回拷贝（copy）还是返回视图（view），
# numpy.flatten() 返回一份拷贝，对拷贝所做的修改不会影响（reflects）原始矩阵，
# 而numpy.ravel()返回的是视图（view），会影响（reflects）原始矩阵。
def show_accuracy(y_hat,y_train,str):
    pass
#（4）计算svm分类器的准确率
print("SVM-输出训练集的准确率为：",classifier.score(x_train,y_train))
y_hat=classifier.predict(x_train)
show_accuracy(y_hat,y_train,'训练集')
print("SVM-输出测试集的准确率为：",classifier.score(x_test,y_test))
y_hat=classifier.predict(x_test)
show_accuracy(y_hat,y_test,'测试集')
# (5)绘制图像
# 1.确定坐标轴范围，x，y轴分别表示两个特征
x1_min, x1_max = x[:, 0].min(), x[:, 0].max()  # 第0列的范围  x[:, 0] "："表示所有行，0表示第1列
x2_min, x2_max = x[:, 1].min(), x[:, 1].max()  # 第1列的范围  x[:, 0] "："表示所有行，1表示第2列
x1, x2 = np.mgrid[x1_min:x1_max:200j, x2_min:x2_max:200j]  # 生成网格采样点（用meshgrid函数生成两个网格矩阵X1和X2）
grid_test = np.stack((x1.flat, x2.flat), axis=1)
# 测试点，再通过stack()函数，axis=1，生成测试点
# .flat 将矩阵转变成一维数组 （与ravel()的区别：flatten：返回的是拷贝

grid_hat = classifier.predict(grid_test) # 预测分类值
grid_hat = grid_hat.reshape(x1.shape)  # 使之与输入的形状相同
# 2.指定默认字体
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei']
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
# 3.绘制
cm_light = mpl.colors.ListedColormap(['#A0FFA0', '#FFA0A0', '#A0A0FF'])
cm_dark = mpl.colors.ListedColormap(['g', 'r', 'b'])
alpha=0.8
# 预测值的显示
plt.pcolormesh(x1, x2, grid_hat, shading='auto', cmap=cm_light)
plt.plot(x[:, 0], x[:, 1], 'o', alpha=alpha, color='red', markeredgecolor='k')
# 圈中测试集样本
plt.scatter(x_test[:, 0], x_test[:, 1], s=120, facecolors='none', zorder=10)
plt.xlabel(u'花瓣长度', fontsize=13)
plt.ylabel(u'花瓣宽度', fontsize=13)
plt.xlim(x1_min, x1_max)
plt.ylim(x2_min, x2_max)
plt.title(u'鸢尾花SVM二特征分类', fontsize=15)
plt.show()

前面两列：

后面两列：