Method __init__

src/python/6.SVM/svm-complete.py:19–47

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 kTup 包含核函数信息的元组

(self, dataMatIn, classLabels, C, toler, kTup)

    建立的数据结构来保存所有的重要值
    """
    def __init__(self, dataMatIn, classLabels, C, toler, kTup):
        """
        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
            kTup    包含核函数信息的元组
        """

        self.X = dataMatIn
        self.labelMat = classLabels
        self.C = C
        self.tol = toler

        # 数据的行数
        self.m = shape(dataMatIn)[0]
        self.alphas = mat(zeros((self.m, 1)))
        self.b = 0

        # 误差缓存，第一列给出的是eCache是否有效的标志位，第二列给出的是实际的E值。
        self.eCache = mat(zeros((self.m, 2)))

        # m行m列的矩阵
        self.K = mat(zeros((self.m, self.m)))
        for i in range(self.m):
            self.K[:, i] = kernelTrans(self.X, self.X[i, :], kTup)


def kernelTrans(X, A, kTup):  # calc the kernel or transform data to a higher dimensional space