Function innerL

SVM/svm-digits.py:162–217

优化的SMO算法 Parameters： i - 标号为i的数据的索引值 oS - 数据结构 Returns: 1 - 有任意一对alpha值发生变化 0 - 没有任意一对alpha值发生变化或变化太小

(i, oS)

	return aj

def innerL(i, oS):
	"""
	优化的SMO算法
	Parameters：
		i - 标号为i的数据的索引值
		oS - 数据结构
	Returns:
		1 - 有任意一对alpha值发生变化
		0 - 没有任意一对alpha值发生变化或变化太小
	"""
	#步骤1：计算误差Ei
	Ei = calcEk(oS, i)
	#优化alpha,设定一定的容错率。
	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)):
		#使用内循环启发方式2选择alpha_j,并计算Ej
		j,Ej = selectJ(i, oS, Ei)
		#保存更新前的aplpha值，使用深拷贝
		alphaIold = oS.alphas[i].copy(); alphaJold = oS.alphas[j].copy();
		#步骤2：计算上下界L和H
		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])
		if L == H: 
			print("L==H")
			return 0
		#步骤3：计算eta
		eta = 2.0 * oS.K[i,j] - oS.K[i,i] - oS.K[j,j]
		if eta >= 0: 
			print("eta>=0")
			return 0
		#步骤4：更新alpha_j
		oS.alphas[j] -= oS.labelMat[j] * (Ei - Ej)/eta
		#步骤5：修剪alpha_j
		oS.alphas[j] = clipAlpha(oS.alphas[j],H,L)
		#更新Ej至误差缓存
		updateEk(oS, j)
		if (abs(oS.alphas[j] - alphaJold) < 0.00001): 
			print("alpha_j变化太小")
			return 0
		#步骤6：更新alpha_i
		oS.alphas[i] += oS.labelMat[j]*oS.labelMat[i]*(alphaJold - oS.alphas[j])
		#更新Ei至误差缓存
		updateEk(oS, i)
		#步骤7：更新b_1和b_2
		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]
		#步骤8：根据b_1和b_2更新b
		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

def smoP(dataMatIn, classLabels, C, toler, maxIter, kTup = ('lin',0)):