机器学习——支持向量机(SVM)之Platt SMO算法

**　　Platt SMO算法是通过一个外循环来选择第一个alpha值**的，并且其选择过程会在两种方式之间进行交替：

一种方式是在所有数据集上进行单遍扫描，另一种方式则是在非边界alpha中实现单遍扫描。　　

　　所谓非边界alpha指的就是那些不等于边界0或者C的alpha值。对整个数据集的扫描相当容易，而实现非边界alpha值的扫描时，首先需要建立这些alpha值的列表，然后再对这个表进行遍历。同时，该步骤会跳过那些已知的不会改变的alpha值，即。

　　在选择第一个alpha值后，算法会通过一个内循环来选择第二个alpha值。在优化过程中，会通过最大化步长的方式来获得第二个alpha值。在简化版SMO算发放中，我们会在选择j之后计算错误率Ej。但在这里，我们会建立一个全局的缓存用于保存误差值，并从中选择使得步长或者说Ei-Ej最大的alpha值。

 

完整版的SMO代码及其注释：

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以下是没有核函数的版本
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class optStructK:
    def __init__(self,dataMatIn, classLabels, C, toler):  # Initialize the structure with the parameters 
        self.X = dataMatIn
        self.labelMat = classLabels
        self.C = C
        self.tol = toler
        self.m = shape(dataMatIn)[0]
        self.alphas = mat(zeros((self.m,1)))
        self.b = 0
        self.eCache = mat(zeros((self.m,2))) #first column is valid flag
        
def calcEkK(oS, k):			#计算误差
    fXk = float(multiply(oS.alphas,oS.labelMat).T*(oS.X*oS.X[k,:].T)) + oS.b
    Ek = fXk - float(oS.labelMat[k])
    return Ek
        
def selectJK(i, oS, Ei):        	#用于选择第2个循环（内循环）的alpha值，内循环中的启发式方法
    maxK = -1; maxDeltaE = 0; Ej = 0
    oS.eCache[i] = [1,Ei]  #set valid #choose the alpha that gives the maximum delta E
    validEcacheList = nonzero(oS.eCache[:,0].A)[0]
    if (len(validEcacheList)) > 1:
        for k in validEcacheList:   #loop through valid Ecache values and find the one that maximizes delta E
            if k == i: continue 	#跳过本身
            Ek = calcEk(oS, k)
            deltaE = abs(Ei - Ek)
            if (deltaE > maxDeltaE):	#选取具有最大步长的j
                maxK = k; maxDeltaE = deltaE; Ej = Ek
        return maxK, Ej
    else:   #in this case (first time around) we don't have any valid eCache values
        j = selectJrand(i, oS.m)
        Ej = calcEk(oS, j)
    return j, Ej

def updateEkK(oS, k):		#alpha改变后，更新缓存
    Ek = calcEk(oS, k)
    oS.eCache[k] = [1,Ek]

#内部循环的代码
def innerLK(i, oS):		
    Ei = calcEk(oS, i)
    #判断每一个alpha是否被优化过，如果误差很大，就对该alpha值进行优化，toler是容错率
    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)):
        j,Ej = selectJ(i, oS, Ei) 			#使用启发式方法选取第2个alpha，选取使得误差最大的alpha
        alphaIold = oS.alphas[i].copy(); alphaJold = oS.alphas[j].copy();
        #保证alpha在0与C之间
        if (oS.labelMat[i] != oS.labelMat[j]):		#当y1和y2异号，计算alpha的取值范围 
            L = max(0, oS.alphas[j] - oS.alphas[i])
            H = min(oS.C, oS.C + oS.alphas[j] - oS.alphas[i])
        else:						#当y1和y2同号，计算alpha的取值范围
            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
        #eta是alpha[j]的最优修改量，eta=K11+K22-2*K12,也是f(x)的二阶导数，K表示内积
        eta = 2.0 * oS.X[i,:]*oS.X[j,:].T - oS.X[i,:]*oS.X[i,:].T - oS.X[j,:]*oS.X[j,:].T
        #如果二阶导数-eta <= 0，说明一阶导数没有最小值，就不做任何改变，本次循环结束直接运行下一次for循环
        if eta >= 0: print "eta>=0"; return 0
        oS.alphas[j] -= oS.labelMat[j]*(Ei - Ej)/eta	#利用公式更新alpha[j]，alpha2new=alpha2-yj(Ei-Ej)/eta
        oS.alphas[j] = clipAlpha(oS.alphas[j],H,L)	#判断alpha的范围是否在0和C之间
        updateEk(oS, j) 				#在alpha改变的时候更新Ecache
        #如果alphas[j]没有调整，就忽略下面语句，本次循环结束直接运行下一次for循环
        if (abs(oS.alphas[j] - alphaJold) < 0.00001): print "j not moving enough"; return 0
        oS.alphas[i] += oS.labelMat[j]*oS.labelMat[i]*(alphaJold - oS.alphas[j])#update i by the same amount as j
        updateEk(oS, i) 				#在alpha改变的时候更新Ecache
        #已经计算出了alpha，接下来根据模型的公式计算b  
        b1 = oS.b - Ei- oS.labelMat[i]*(oS.alphas[i]-alphaIold)*oS.X[i,:]*oS.X[i,:].T - oS.labelMat[j]*(oS.alphas[j]-alphaJold)*oS.X[i,:]*oS.X[j,:].T
        b2 = oS.b - Ej- oS.labelMat[i]*(oS.alphas[i]-alphaIold)*oS.X[i,:]*oS.X[j,:].T - oS.labelMat[j]*(oS.alphas[j]-alphaJold)*oS.X[j,:]*oS.X[j,:].T
        #根据公式确定偏移量b，理论上可选取任意支持向量来求解，但是现实任务中通常使用所有支持向量求解的平均值，这样更加鲁棒
        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			#如果有任意一对alpha发生改变，返回1
    else: return 0

#无核函数 Platt SMO 的外循环
def smoPK(dataMatIn, classLabels, C, toler, maxIter):    #full Platt SMO
    oS = optStruct(mat(dataMatIn),mat(classLabels).transpose(),C,toler)
    iter = 0
    entireSet = True; alphaPairsChanged = 0
    #有alpha改变同时遍历次数小于最大次数，或者需要遍历整个集合
    while (iter < maxIter) and ((alphaPairsChanged > 0) or (entireSet)):	
        alphaPairsChanged = 0
        #首先进行完整遍历，过程和简化版的SMO一样
        if entireSet:   #go over all
            for i in range(oS.m):        
                alphaPairsChanged += innerL(i,oS)		#i是第1个alpha的下标
                print "fullSet, iter: %d i:%d, pairs changed %d" % (iter,i,alphaPairsChanged)
            iter += 1
        #非边界遍历，挑选其中alpha值在0和C之间非边界alpha进行优化 
        else:#go over non-bound (railed) alphas
            nonBoundIs = nonzero((oS.alphas.A > 0) * (oS.alphas.A < C))[0]	#然后挑选其中值在0和C之间的非边界alpha进行遍历
            for i in nonBoundIs:
                alphaPairsChanged += innerL(i,oS)
                print "non-bound, iter: %d i:%d, pairs changed %d" % (iter,i,alphaPairsChanged)
            iter += 1
        #如果这次是完整遍历的话，下次不用进行完整遍历
        if entireSet: entireSet = False 			#终止完整循环
        elif (alphaPairsChanged == 0): entireSet = True  	#如果alpha的改变数量为0的话，再次遍历所有的集合一次
        print "iteration number: %d" % iter
    return oS.b,oS.alphas