Function smoP

src/python/6.SVM/svm-complete.py:297–348

完整SMO算法外循环，与smoSimple有些类似，但这里的循环退出条件更多一些 Args: dataMatIn 数据集 classLabels 类别标签 C 松弛变量(常量值)，允许有些数据点可以处于分隔面的错误一侧。 控制最大化间隔和保证大部分的函数间隔小于1.0这两个目标的权重。 可以通过调节该参数达到不同的结果。 toler 容错率 maxIter 退出前最大的循环次数 kTup 包含核函数信息的元组

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

def smoP(dataMatIn, classLabels, C, toler, maxIter, kTup=('lin', 0)):
    """
    完整SMO算法外循环，与smoSimple有些类似，但这里的循环退出条件更多一些
    Args:
        dataMatIn    数据集
        classLabels  类别标签
        C   松弛变量(常量值)，允许有些数据点可以处于分隔面的错误一侧。
            控制最大化间隔和保证大部分的函数间隔小于1.0这两个目标的权重。
            可以通过调节该参数达到不同的结果。
        toler   容错率
        maxIter 退出前最大的循环次数
        kTup    包含核函数信息的元组
    Returns:
        b       模型的常量值
        alphas  拉格朗日乘子
    """

    # 创建一个 optStruct 对象
    oS = optStruct(mat(dataMatIn), mat(classLabels).transpose(), C, toler, kTup)
    iter = 0
    entireSet = True
    alphaPairsChanged = 0

    # 循环遍历：循环maxIter次 并且 （alphaPairsChanged存在可以改变 or 所有行遍历一遍）
    while (iter < maxIter) and ((alphaPairsChanged > 0) or (entireSet)):
        alphaPairsChanged = 0

        #  当entireSet=true or 非边界alpha对没有了；就开始寻找 alpha对，然后决定是否要进行else。
        if entireSet:
            # 在数据集上遍历所有可能的alpha
            for i in range(oS.m):
                # 是否存在alpha对，存在就+1
                alphaPairsChanged += innerL(i, oS)
                # print("fullSet, iter: %d i:%d, pairs changed %d" % (iter, i, alphaPairsChanged))
            iter += 1

        # 对已存在 alpha对，选出非边界的alpha值，进行优化。
        else:
            # 遍历所有的非边界alpha值，也就是不在边界0或C上的值。
            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

        # 如果找到alpha对，就优化非边界alpha值，否则，就重新进行寻找，如果寻找一遍 遍历所有的行还是没找到，就退出循环。
        if entireSet:
            entireSet = False  # toggle entire set loop
        elif (alphaPairsChanged == 0):
            entireSet = True
        print("iteration number: %d" % iter)
    return oS.b, oS.alphas


def calcWs(alphas, dataArr, classLabels):