模式识别与机器学习-SVM（线性支持向量机）

2023-12-27 17:09:59

线性支持向量机

线性支持向量机

谨以此博客作为复习期间的记录

线性支持向量机

在这里插入图片描述
在以上四条线中，都可以作为分割平面，误差率也都为0。但是那个分割平面效果更好呢？其实可以看出，黑色的线具有更好的性质，因为如果将黑色的线作为分割平面，将会有更大的间隔距离。
其中，分割平面可以用以下式子表示:
$w x + b = 0$
$w\text{和}b$ 都是有待学习的参数，SVM的核心思想之一就是找到这样的一个平面，使得间隔距离最大。那么该如何表述间隔距离呢？

间隔距离

在分割平面 $w x + b = 0$ 确定的情况下，对每一个样本点 $x_i,|wx_i+b|$ 可以表示样本点 $x_i$ 到分割平面的距离。而若是二分类， $y_i \in \{1,-1\}$ ，那么 $y_i(wx_i+b)$ 同样可以表示样本点到分割平面的距离。

对于二分类问题，数据点 $\mathbf{x}_i$ 到超平面的函数间隔定义为： $\hat{\gamma}_i = y_i (\mathbf{w} \cdot \mathbf{x}_i + b)$

函数间隔的正负号表示数据点所属的类别和超平面分割的一致性。当 $\hat{\gamma}_i > 0$ 时，数据点 $\mathbf{x}_i$ 被正确地分类到超平面两侧的区域，而当 $\hat{\gamma}_i < 0$ 时，数据点被错误地分类或位于超平面上。若 $\hat{\gamma}_i = 0$ ，则表示数据点在超平面上。

而这里就可以得出SVM的初步思想:最大化最小函数间隔，公式表述如下
$\quad min(\hat{\gamma}_i) \qquad i = 1...N$
也就是在所有样本点 $x_i,y_i)$ 中，可以找到离分割平面最近的点，我们想让这些点的距离达到最大。但是有一个问题，但是选择分离超平面时，只有函数间隔还不够．因为只要成比例地改变 $w$ 和 $b$ ，例如将它们改为 $2 w$ 和 $2 b$ ，超平面并没有改变，但函数间隔却成为原来的 2 倍．这一事实启示我们，可以对分离超平面的法向量 $w$ 加某些约束，如规范化 $∣∣ w ∣∣ = 1$ ,这时函数间隔就变为了几何间隔。
几何间隔 对于给定的训练数据集 $T$ 和超平面 $(w, b)$ , 定义超平面 $(w, b)$ 关于样本点 $\left(x_i, y_i\right)$ 的几何间隔为
$\gamma_i=y_i\left(\frac{w}{\|w\|} \cdot x_i+\frac{b}{\|w\|}\right)$

定义超平面 $(w, b)$ 关于训练数据集 $T$ 的几何间隔为超平面 $(w, b)$ 关于 $T$ 中所有样本点 $\left(x_i, y_i\right)$ 的几何间隔之最小值, 即
$\gamma=\min _{i=1, \cdots, N} \gamma_i$

超平面 $(w, b)$ 关于样本点 $\left(x_i, y_i\right)$ 的几何间隔一般是实例点到超平面的带符号的距离 (signed distance), 当样本点被超平面正确分类时就是实例点到超平面的距离.

从函数间隔和几何间隔的定义 (式(7.3) 式(7.6)）可知, 函数间隔和几何间隔有下面的关系:
$\begin{gathered} \gamma_i=\frac{\hat{\gamma}_i}{\|w\|} \\ \gamma=\frac{\hat{\gamma}}{\|w\|} \end{gathered}$

如果 $\|w\|=1$ , 那么函数间隔和几何间隔相等. 如果超平面参数 $w$ 和 $b$ 成比例地改变 (超平面没有改变)，函数间隔也按此比例改变，而几何间隔不变.

那么，优化目标可以等价的表述如下
$\begin{align*} & \text{maximize} \quad \gamma \\ & \text{subject to} \quad \gamma \leq y_i \left(\frac{\mathbf{w}}{\|\mathbf{w}\|} \cdot \mathbf{x}_i + \frac{b}{\|\mathbf{w}\|}\right), \quad i = 1, 2, \dots, n \end{align*}$
转化为几何间隔:

$\begin{align*} & \text{maximize} \quad \frac{\hat{\gamma}}{\|w\|} \\ & \text{subject to} \quad \hat{\gamma} \leq y_i \left(\mathbf{w} \cdot \mathbf{x}_i + b\right), \quad i = 1, 2, \dots, n \end{align*}$
可以令 $\hat{\gamma} = 1$ ,目标函数变为 $\quad\frac{1}{||w||}$ ,等价于 $minimize\quad \frac{1}{2}||w||$ .原问题可化为以下形式.
$\begin{align*} & \text{minimize} \quad \frac{1}{2}||w||^2\\ & \text{subject to} \quad y_i \left(\mathbf{w} \cdot \mathbf{x}_i + b\right) - 1\geq 0, \quad i = 1, 2, \dots, n \end{align*}$
以上是一个凸优化问题，通过求解上述问题即可得到最终的最优决策平面。
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在决定分离超平面时只有支持向量起作用，而其他实例点并不起作用．如果移动支持向量将改变所求的解；但是如果在间隔边界以外移动其他实例点，甚至去掉这些点，则解是不会改变的．由于支持向量在确定分离超平面中起着决定性作用，所以将这种分类模型称为支持向量机．支持向量的个数一般很少，所以支持向量机由很少的“重要的”训练样本确定．

学习的对偶算法

为了求解上述问题，可以构造拉格朗日函数，通过求解对偶问题得到原始问题的最优解。
这样做的优点，一是对偶问题往往更容易求解；二是自然引入核函数，进而推广到非线性分类问题。
首先构建拉格朗日函数 (Lagrange function). 为此, 对每一个不等式约束引进拉格朗日乘子 (Lagrange multiplier) $\alpha_i \geqslant 0, i=1,2, \cdots, N$ , 定义拉格朗日函数:
$\alpha)=\frac{1}{2}\|w\|^2-\sum_{i=1}^N \alpha_i y_i\left(w \cdot x_i+b\right)+\sum_{i=1}^N \alpha_i$
其中, $\alpha=\left(\alpha_1, \alpha_2, \cdots, \alpha_N\right)^{\mathrm{T}}$ 为拉格朗日乘子向量.
根据拉格朗日对偶性，原始问题的对偶问题是极大极小问题:
$\max _\alpha \min _{w, b} L(w, b, \alpha)$

所以, 为了得到对偶问题的解, 需要先求 $\alpha)$ 对 $w, b$ 的极小, 再求对 $\alpha$ 的极大.

拉格朗日函数为：
$\alpha)=\frac{1}{2}\|\mathbf{w}\|^2-\sum_{i=1}^N \alpha_i y_i(\mathbf{w} \cdot \mathbf{x}_i+b)+\sum_{i=1}^N \alpha_i$

其中， $\alpha=\left(\alpha_1, \alpha_2, \cdots, \alpha_N\right)^{\mathrm{T}}$ 为拉格朗日乘子向量。

接下来，我们进行极小化 $\alpha)$ 对 $w$ 和 $b$ 的过程。需要对 $\alpha)$ 分别对 $w$ 和 $b$ 求偏导，并令其等于零：

对 $w$ 的偏导数：
$\frac{\partial L}{\partial w} = w - \sum_{i=1}^N \alpha_i y_i x_i = 0$
得到： $\sum_{i=1}^N \alpha_i y_i x_i$

对 $b$ 的偏导数：
$\frac{\partial L}{\partial b} = -\sum_{i=1}^N \alpha_i y_i = 0$
得到： $\sum_{i=1}^N \alpha_i y_i = 0$

将上述对 $w$ 和 $b$ 的结果代入拉格朗日函数 $\alpha)$ ，得到极小化后的结果

这样，对偶问题可以表示为：
$\min_\alpha -\frac{1}{2} \sum_{i=1}^N \sum_{j=1}^N \alpha_i \alpha_j y_i y_j (x_i \cdot x_j) + \sum_{i=1}^N \alpha_i$
其中， $\alpha_i \geqslant 0$ ， $\cdots, N$ ，并且满足 $\sum_{i=1}^N \alpha_i y_i = 0$ 。
然后，对拉格朗日函数 $\alpha)$ 对 $\alpha$ 求极大值，这样就可以得到对偶问题的解。

那么求解得到 $\alpha$ 之后，该如何反求出 $w^*,b^*$ 呢？
根据KKT条件，有
$\begin{aligned} & \nabla_w L\left(w^*, b^*, \alpha^*\right)=w^*-\sum_{i=1}^N \alpha_i^* y_i x_i=0 \\ & \nabla_b L\left(w^*, b^*, \alpha^*\right)=-\sum_{i=1}^N \alpha_i^* y_i=0 \\ & \alpha_i^*\left(y_i\left(w^* \cdot x_i+b^*\right)-1\right)=0, \quad i=1,2, \cdots, N \\ & y_i\left(w^* \cdot x_i+b^*\right)-1 \geqslant 0, \quad i=1,2, \cdots, N \\ & \alpha_i^* \geqslant 0, \quad i=1,2, \cdots, N \end{aligned}$
由此得
$w^*=\sum_i \alpha_i^* y_i x_i$
其中至少有一个 $\alpha_j^*>0$ (用反证法, 假设 $\alpha^*=0$ , 由第一条KKT条件可知 $w^*=0$ , 而 $w^*=0$ 不是原始最优化问题的解, 产生矛盾), 对此 $j$ 有
$y_j\left(w^* \cdot x_j+b^*\right)-1=0$
有 $y_j^2 = 1$ , $y_j\left(w^* \cdot x_j+b^*\right)-y_j^2=0$ 进而得出 $w^* \cdot x_j+b^* - y_j = 0$
因此，在求解出 $\alpha^*$ 之后，可以得到决策平面的 $w^*和b^*$
$w^*=\sum_i \alpha_i^* y_i x_i\\ b^* = y_j - w^* \cdot x_j$

算法:线性可分支持向量机学习算法

输入: 线性可分训练集 $T=\left\{\left(x_1, y_1\right),\left(x_2, y_2\right), \cdots,\left(x_N, y_N\right)\right\}$ , 其中 $x_i \in \mathcal{X}=\mathbf{R}^n, y_i \in$ $\mathcal{Y}=\{-1,+1\}, \quad i=1,2, \cdots, N$ ;
输出: 分离超平面和分类决策函数.
（1）构造并求解约束最优化问题
$\begin{aligned} & \min _\alpha \quad \frac{1}{2} \sum_{i=1}^N \sum_{j=1}^N \alpha_i \alpha_j y_i y_j\left(x_i \cdot x_j\right)-\sum_{i=1}^N \alpha_i \\ & \text { s.t. } \quad \sum_{i=1}^N \alpha_i y_i=0 \\ & \alpha_i \geqslant 0, \quad i=1,2, \cdots, N \end{aligned}$

求得最优解 $\alpha^*=\left(\alpha_1^*, \alpha_2^*, \cdots, \alpha_N^*\right)^{\mathrm{T}}$ .
(2) 计算
$w^*=\sum_{i=1}^N \alpha_i^* y_i x_i$

并选择 $\alpha^*$ 的一个正分量 $\alpha_j^*>0$ , 计算
$b^*=y_j-\sum_{i=1}^N \alpha_i^* y_i\left(x_i \cdot x_j\right)$

(3) 求得分离超平面
$w^* \cdot x+b^*=0$

分类决策函数:
$f(x)=\operatorname{sign}\left(w^* \cdot x+b^*\right)$

在线性可分支持向量机中, $w^*$ 和 $b^*$ 只依赖于训练数据中对应于 $\alpha_i^*>0$ 的样本点 $\left(x_i, y_i\right)$ , 而其他样本点对 $w^*$ 和 $b^*$ 没有影响. 我们将训练数据中对应于 $\alpha_i^*>0$ 的实例点 $x_i \in \mathbf{R}^n$ 称为支持向量.

线性可分支持向量机例子

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带入
$\begin{aligned} & \min _\alpha \quad \frac{1}{2} \sum_{i=1}^N \sum_{j=1}^N \alpha_i \alpha_j y_i y_j\left(x_i \cdot x_j\right)-\sum_{i=1}^N \alpha_i \\ & \text { s.t. } \quad \sum_{i=1}^N \alpha_i y_i=0 \\ & \alpha_i \geqslant 0, \quad i=1,2, \cdots, N \end{aligned}$
解根据所给数据, 对偶问题是
$\begin{array}{ll} \min _\alpha & \frac{1}{2} \sum_{i=1}^N \sum_{j=1}^N \alpha_i \alpha_j y_i y_j\left(x_i \cdot x_j\right)-\sum_{i=1}^N \alpha_i \\ & =\frac{1}{2}\left(18 \alpha_1^2+25 \alpha_2^2+2 \alpha_3^2+42 \alpha_1 \alpha_2-12 \alpha_1 \alpha_3-14 \alpha_2 \alpha_3\right)-\alpha_1-\alpha_2-\alpha_3 \\ \text { s.t. } & \alpha_1+\alpha_2-\alpha_3=0 \\ & \alpha_i \geqslant 0, \quad i=1,2,3 \end{array}$

解这一最优化问题. 将 $\alpha_3=\alpha_1+\alpha_2$ 代入目标函数并记为
$s\left(\alpha_1, \alpha_2\right)=4 \alpha_1^2+\frac{13}{2} \alpha_2^2+10 \alpha_1 \alpha_2-2 \alpha_1-2 \alpha_2$

对 $\alpha_1, \alpha_2$ 求偏导数并令其为 0 , 易知 $s\left(\alpha_1, \alpha_2\right)$ 在点 $\left(\frac{3}{2},-1\right)^{\mathrm{T}}$ 取极值, 但该点不满足约束条件 $\alpha_2 \geqslant 0$ , 所以最小值应在边界上达到.
当 $\alpha_1=0$ 时, 最小值 $s\left(0, \frac{2}{13}\right)=-\frac{2}{13}$ ; 当 $\alpha_2=0$ 时, 最小值 $s\left(\frac{1}{4}, 0\right)=-\frac{1}{4}$ . 于是 $s\left(\alpha_1, \alpha_2\right)$ 在 $\alpha_1=\frac{1}{4}, \alpha_2=0$ 达到最小, 此时 $\alpha_3=\alpha_1+\alpha_2=\frac{1}{4}$ .

这样, $\alpha_1^*=\alpha_3^*=\frac{1}{4}$ 对应的实例点 $x_1, x_3$ 是支持向量. 计算得
$\begin{gathered} w_1^*=w_2^*=\frac{1}{2} \\ b^*=-2 \end{gathered}$

分离超平面为
$\frac{1}{2} x^{(1)}+\frac{1}{2} x^{(2)}-2=0$

分类决策函数为
$f(x)=\operatorname{sign}\left(\frac{1}{2} x^{(1)}+\frac{1}{2} x^{(2)}-2\right)$

文章来源:https://blog.csdn.net/Kilig___/article/details/135227201
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