苏州做网站建设公司,手机网站开发公司电话,网站广告怎么做,网站点击图片放大使用 Pygame 演示了支持向量机（SVM）在二维数据上的分类过程。以下是代码的主要步骤和原理解释：
1、初始化和基本设置 Pygame 初始化： 通过 pygame.init() 初始化 Pygame。
定义颜色和屏幕大小： 定义了一些颜色常量（WHITE, BLACK, RED, BLUE）和屏幕的宽度和高度。
创建…使用 Pygame 演示了支持向量机（SVM）在二维数据上的分类过程。以下是代码的主要步骤和原理解释：
1、初始化和基本设置 Pygame 初始化： 通过 pygame.init() 初始化 Pygame。
定义颜色和屏幕大小： 定义了一些颜色常量（WHITE, BLACK, RED, BLUE）和屏幕的宽度和高度。
创建 Pygame 窗口： 使用 pygame.display.set_mode 创建窗口，设置窗口标题。
2、生成随机数据点和训练 SVM 模型 生成随机数据点： 使用 make_blobs 生成两个簇的随机数据点，存储在 X 和 y 中。
创建 SVM 模型： 使用 svm.SVC 创建一个支持向量机分类器，使用线性核函数。
训练 SVM 模型： 使用 fit 方法训练 SVM 模型，其中 X 是数据点的坐标，y 是数据点的类别。
3、获取决策边界和支持向量 获取决策函数的系数： 通过 clf.coef_ 获取决策函数的系数。
计算决策边界： 使用系数计算决策边界的直线方程，存储在 xx 和 yy 中。
获取支持向量： 计算支持向量，其中 margin 表示支持向量到决策边界的距离。
4、主循环 事件处理： 在主循环中，检测是否有退出事件，如果有，则退出主循环。
绘制数据点： 使用 pygame.draw.circle 绘制数据点，红色表示类别 0，蓝色表示类别 1。
绘制决策边界和支持向量： 使用 pygame.draw.line 绘制决策边界和支持向量。决策边界使用实线表示，支持向量使用黑色
