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从软件工程的角度写机器学习5——SVM（支持向量机）实现

2024-08-11 14:12:20   215人阅读

SVM实现

SVM在浅层学习时代是主流监督学习算法，在深度学习时代也往往作为最后一个预测层使用（说深度学习击败了SVM的纯属扯淡）。

SVM算法总体流程

本系列文章旨在讲解机器学习算法的工程实现方法，不在于推导数学原理。因此想深入了解原理的请移步去看《支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）》：
http://www.cnblogs.com/v-July-v/archive/2012/06/01/2539022.html

对于急于求成的小伙伴，建议就看下面描述的基本过程，知其然，不必知其所以然。

按照上篇文章所规定的工程框架，所有操作尽量以矩阵为单元执行：
http://blog.csdn.net/jxt1234and2010/article/details/51926758

预测

SVM是一个监督学习算法，其训练时输入自变量矩阵X（N个m维向量）和因变量矩阵Y（这里要求Y中元素取值为两类之一：{A、B}），输出模型M。

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如图所示，一个SVM模型包含如下要素：
1、支撑向量集SV
一个n行m列的矩阵，表示n个m维向量。
支撑向量集是在训练过程中，挑选出自变量矩阵的有效行形成的。
2、系数C与截距b
系数矩阵为n行1列的矩阵，它与支撑向量集一一对应。
截距为一个常数。
3、核函数K
核函数为实现了如下接口的一个类

class IKernel
{
public:
    virtual Matrix* vCompute(const Matrix* X1, const Matrix* X2) const = 0;
};

其中X1为 [m, n1]的矩阵，X2为[m, n2]的矩阵，输出结果为 [n2, n1] 的矩阵。

具体的核函数运算参考：
http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/35993729

预测时输入自变量矩阵X（待预测向量集）和模型M，输出预测值矩阵YP。
X为[m,p]的矩阵，表示p个待预测的m维向量。
YP为[1,p]的矩阵，表示p个预测值。

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第一步，由核函数算出SV和X的核内积矩阵KX。KX(i, j)即第i个支撑向量和第j个待预测向量的核内积。
第二步，用KX和对应的系数矩阵相乘，加上截距，得到YP。

预值出来的YP只是一个实数，不表示具体类别，使用时需要对每个值作类别转化，大于0转为类别A，小于0转为类别B。

预测过程可以用一个公式简单表示：

YP=K((M.SV), X)?(M.C)+B

训练过程

在SVM模型中，核函数是事先指定的，支撑向量是从自变量向量集中抽取的，因此训练过程主要就是计算系数矩阵和截矩。

因变量矩阵Y假定其元素只有A、B两个取值
训练之前先要预处理，将因变量矩阵Y中A转为1，B转为-1。

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如图所示，SVM模型的创建分三步：
1、创建二次规划（主要是计算核内积矩阵）
2、解二次规划，得到截矩b和原始系数矩阵A，原始系数矩阵为[1,N]的矩阵，其系数值与自变量矩阵中的向量一一对应。
3、把原始系数矩阵中非零系数及对应的自变量矩阵中的向量挑选出来，形成系数矩阵C及其对应的支撑向量集SV。

第3步只是一个简单的挑选过程，因此经常被一带而过，往往只有自己去实现，才能记得。

熟悉SVM的朋友可以看出，按上面这个流程这个方式写出来的SVM，并没有交叉验证、核函数选择及参数调优及多分类的功能。主要是考虑到这些特性并非SVM专属，应当在算法抽象层实现，以便给其他监督学习算法共享。

基础算法实现及相应的类

训练类

SVM是一种监督学习算法，对应的训练类定义为SVMLearner

class SVMLearner
{
public:
    virtual IPredictor* vLearn(Matrix* X, Matrix* Y) const;
private:
    double mG;//对应松驰因子G
    IKernel* mK;//核函数
    ISVMProgramSolver* mSolver;//二次规划求解器
};

二次规划生成

规划描述

mina12∑i∑jyiyjkijaiaj?∑iai
<script type="math/tex; mode=display" id="MathJax-Element-1">\min_a \frac{1}{2}\sum_i\sum_j y_iy_jk_{ij}a_ia_j-\sum_ia_i</script>
0<=ai<=G,∑iaiyi=0
<script type="math/tex; mode=display" id="MathJax-Element-2">0<=a_i<=G, \sum_ia_iy_i=0</script>
ai<script type="math/tex" id="MathJax-Element-3">a_i</script> 表示系数矩阵A的第i行的值
yi<script type="math/tex" id="MathJax-Element-4">y_i</script> 表示因变量矩阵Y的第i行的值
kij<script type="math/tex" id="MathJax-Element-5">k_{ij}</script> 表示核内积矩阵第i行第j列的值，即第i个自变量向量和第j个自变量向量的核内积。
G为松驰因子，事先设定。

截距b值由如下公式推断：

b=∑iyiaikik?yk,ak>0
<script type="math/tex; mode=display" id="MathJax-Element-6">b = \sum_iy_ia_ik_{ik}-y_k, a_k>0</script>

至于，为什么是这个二次规划公式，请移步相关的原理文章看推导过程。

看完上面的结构图，我们定义如下的结构体去描述SVM创建的二次规划：

struct SVMProblem
{
    Matrix* K;
    Matrix* Y;
    double G;

    /*解的描述：系数矩阵及截矩*/
    struct Answer{
        Matrix* C;
        double b;
    };
};

这里并不定义一个通用的二次规划问题结构体，主要考虑到仅SVM算法涉及二次规划的求解，不是太有必要基于普通二次规划求解。

这个结构体中，松驰变量G需要事先设定，Y直接来源于因变量，因此，创建二次规划的过程就等同于核函数运算的过程，即求出核内积矩阵：K=K(X,X)<script type="math/tex" id="MathJax-Element-7">K=K(X, X)</script>

核函数运算

构造二次规划问题过程中，最核心的是核函数运算，即求出所有kij<script type="math/tex" id="MathJax-Element-8">k_{ij}</script>。
核函数本身是向量间的一种内积，但为了后续优化方便，我们将核函数的接口定义为对矩阵的运算。

考虑到核函数有多种，定义相应的类：
比如线性核函数：

class LinearKernel:public IKernel
{
public:
    virtual Matrix* vCompute(const Matrix* X1, const Matrix* X2) const;
};

径向基核函数：

class RBFKernel:public IKernel
{
public:
    virtual Matrix* vCompute(const Matrix* X1, const Matrix* X2) const;

private:
    double mGamma;
};

注意到核内积矩阵K是[N,N]的规模，当训练数据量很大时，这个矩阵是非常大的。
核函数计算还是相当好并行化实现的，不过对于不同的核函数，似乎没有一个统一的方案，只好一个个来优化了。

二次规划求解

SVM的二次规划的求解是一种凸优化问题，能求出导数表达式，因此可以用通用的优化算法梯度下降法求解。此外，由于它本身的特殊性，可以用一种更快的优化方法SMO算法。

考虑到有多种解法，在这定义一个接口：

class ISVMProgramSolver {
public:
    virtual SVMProblem::Answer* vSolve(Problem*) const = 0;
};

梯度下降

定义梯度下降法解SVMProblem的类为
GradientDecentSVMProgramSolver

class GradientDecentSVMProgramSolver:public ISVMProgramSolver {
public:
    virtual SVMProblem::Answer* vSolve(Problem*) const;
};

梯度下降是一种通用性质的优化算法了，有必要定义梯度下降这一优化算法抽象出来。
梯度下降简单来说就是一个公式：

θ=θ?α?θJ
<script type="math/tex; mode=display" id="MathJax-Element-9">\theta = \theta - \alpha\nabla_{\theta}J</script>
θ<script type="math/tex" id="MathJax-Element-10">\theta</script>为待确定的系数向量，α<script type="math/tex" id="MathJax-Element-11">\alpha</script>为一个系数，?θJ<script type="math/tex" id="MathJax-Element-12">\nabla_{\theta}J</script>为目标函数对系数向量的偏导。

求偏导这种工作涉及符号代数，需要加公式解析和公式树运算的模块，本工程就不做这个事情了，而是直接将梯度函数定义为一个接口，每个上层算法自行实现：

class DerivativeFunction {
public:
    /*输入：初始的系数向量 coefficient，用于更新系数的样本集矩阵X
      输出：系数梯度向量，与 coefficient 同长
    */
    virtual Matrix* vCompute(Matrix* coefficient, Matrix* X) const = 0;
};

梯度下降算法定义为如下的接口：
其中系数矩阵 coefficient 既是输入（需要提供初始值），也是输出，X为样本集，alpha为更新速度，iteration为最高迭代次数，DerivativeFunction为梯度计算函数。

class IGradientDecent {
public:
    virtual void vOptimize(Matrix* coefficient, Matrix* X, const DerivativeFunction* delta, double alpha, int iteration) const = 0;
};

其中可分两种实现方式：

/*普通梯度下降，每次用全部样本来更新梯度*/
class GradientDecent :public IGradientDecent{
public:
    virtual void vOptimize(Matrix* coefficient, Matrix* X, const DerivativeFunction* delta, double alpha, int iteration) const;
};

/*随机梯度下降，每次随机抽取样本来更新梯度*/
class StochasticGradientDecent : public IGradientDecent{
public:
    virtual void vOptimize(Matrix* coefficient, Matrix* X, const DerivativeFunction* delta, double alpha, int iteration) const;
};

在GradientDecentSVMProgramSolver的实现中，
定义一个 DerivativeFunction，初始化一个全为零的coefficient矩阵，然后由通用的梯度下降算法去确定系数即可。

SMO

http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/18/1988419.html
SMO是一个相对专一的优化算法，因此直接写为一个继承ISVMProgramSolver的类。

class SMOSVMProgramSolver:public ISVMProgramSolver {
public:
    virtual SVMProblem::Answer* vSolve(Problem*) const;
};

预测类

定义SVM的预测类如下：

/*预测模型*/
class SVMPredictor:public IPredictor
{
public:
    //获得类别值
    virtual Matrix* vPredict(Matrix* X) const;

    //获得各个类别的概率（[0,1]区间）
    virtual Matrix* vPredictProb(Matrix* X) const;

    //获得各个类型的值
    virtual Matrix* vGetValues() const;

    //保存为树结点（后续可将树结点存成json）
    virtual Node* vDump() const;
private:
    double mTypeA;//A类别的值
    double mTypeB;//B类别的值
    std::string mKernelDescription;//核函数描述，根据此字段可以重建核函数
    IKernel* mKernel;//核函数
    Matrix* mSV;//支持向量
    double mB;//截矩
};

抽象特性实现

讲SVM的文章，实现SVM的代码都把这些特性内嵌到SVM算法本身去了。但这个原应在一个更高的抽象层实现。现在，让我们仅仅将SVM视为一个普通的监督学习算法，实现这些特性。

交叉验证

关于交叉验证的说明参考如下文章：
http://blog.csdn.net/xywlpo/article/details/6531128

在工程中，交叉验证是一个监督学习的评价类：

/*CRV Means Cross Validate*/
class ICRVEvaluate {
public:
    //ICompare为对比函数，依据预测值和真实值的差距评分，一般取为n阶矩离
    class ICompare {
    public:
        virtual double vCompare(Matrix* Y, Matrix* YP) const;
    };
    virtual double vEvaluate(ILearner* learner, Matrix* X, Matrix* Y, ICompare* compare) const = 0;
};

交叉验证有若干种方式，但统一的流程都是拆分——训练——预测与结果累加，以k-folder cross-validation为例：

class KFolderCrossValidation : public ICRVEvaluate {
public:
    virtual double vEvaluate(ILearner* learner, Matrix* X, Matrix* Y, ICompare* compare) const {
        double sumValue = http://www.mamicode.com/0.0;"hljs-container">(int i=0; i<mK; ++i) {
            Matrix* trainSetX = splitForTrain(X, i);
            Matrix* trainSetY = splitForTrain(X, i);
            IPredictor* p = learner->vLearn(subSetX, subSet, Y);
            delete trainSetX;
            delete trainSetY;
            Matrix* testSetX = splitForTest(X, i);
            Matrix* predictY = p->vPredict(testSetX);
            delete testSetX;
            delete p;

            Matrix* testSetY = splitForTest(Y, i);
            sumValue += compare->vCompare(predictY, testSetY);
            delete testSetY;
            delete predictY;
        }
        return sumValue;
    }
private:
    int mK;//交叉验证的划分数，一般取10
};

选择了交叉验证函数之后，可以此去判定一个监督学习算法的好坏，这个就是后续参数调优中的目标函数。

核函数选择与参数调优

SVM的核函数选择与参数调优无法基于数理统计找到适合的优化方法，只能使用启发式优化算法或穷举。这种优化算法理应独自为一通用模块：
定义一个通用的启发式优化算法：

class IOptimizer{
public:
    /*评价函数*/
    class IEvaluate {
    public:
        //parameters 为[n,1]的矩阵，即一个向量，其中每个数都为[0,1]的实数
        virtual double vEvaluate(Matrix* parameters) const = 0;
    };

    /*parameters既是输入也是输出，evaluate为评价函数*/
    virtual void vOptimize(Matrix* parameters, IEvaluate* evaluate) const = 0;
};

定义一个SVMFactory，基于parameters构建SVM训练器，此处类似于抽象工厂的设计：

class ILearnerFactory{
public:
    virtual ILearner* vCreate(Matrix* parameters) const = 0;
};

class SVMFactory : public ILearnerFactory{
public:
    virtual ILearner* vCreate(Matrix* parameters) const;
};

这个构建过程将挑选SVMLearner中的Kernel函数和二次规划求解函数并确定G值。

针对监督学习算法的评价函数便可如此编写：

/*评价函数*/
class LearnerEvaluate:public IOptimizer::IEvaluate {
public:
    virtual double vEvaluate(Matrix* parameters) const {
        ILearner* l = mFactory->vCreate(parameters);
        double p = mEvaluate->vEvaluate(l, mX, mY, mCompare);
        delete l;
        return p;
    }
private:
    ILearnerFactory* mFactory;
    ICRVEvaluate* mEvaluate;
    ICRVEvaluate::ICompare* mCompare;
    Matrix* mX;
    Matrix* mY;
};

实际的优化算法可使用遗传算法、粒子群等。

//遗传算法
class GAOptimizer : public IOptimizer{
public:
    virtual void vOptimize(Matrix* parameters, IEvaluate* evaluate) const;
};

//粒子群算法
class PSOOptimizer : public IOptimizer{
public:
    virtual void vOptimize(Matrix* parameters, IEvaluate* evaluate) const;
};

定义引入参数调优的监督学习算法类：

class OptimizedLearner:public ILearner {
public:
    virtual IPredictor* vLearn(Matrix* X, Matrix* Y) const;
private:
    ILearnerFactory* mFactory;
    IOptimizer* mOptimizer;
    int mParameterSize;
};

该类将先用参数寻优算法构造一个实际的训练器ILearner，再用该训练器得到模型。

多分类实现

SVM原理上只能进行二分类，为了支持多分类，需要将其扩展，如何扩展参考这篇文章：
http://www.cnblogs.com/CheeseZH/p/5265959.html

如上面的文章所述，有多种扩展方式，我们定义如下几个装饰类：

/*一对多法*/
class OVRLearner : public ILearner{
public:
    OVRLearner(ILearner* l);
    virtual IPredictor* vLearn(Matrix* X, Matrix* Y) const;
private:
    ILearner* mOrigin;
};

/*一对一法*/
class OVOLearner : public ILearner{
public:
    OVOLearner(ILearner* l);
    virtual IPredictor* vLearn(Matrix* X, Matrix* Y) const;
private:
    ILearner* mOrigin;
};

创建多分类器时，基于二分类器包裹一下即可，比如：

ILearner* origin = factory->vCreate(parameters);
ILearner* l = new OVOLearner(origin);

抽象层的各种Learner对应地需要定义各自的Predictor，不详述。

代码框架

比起上一节的决策树，SVM的代码框架明显复杂了许多，主要其中很大一部分是可复用的，独立出来以便其他算法调用：
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    ‘).addClass(‘pre-numbering‘).hide(); $(this).addClass(‘has-numbering‘).parent().append($numbering); for (i = 1; i <= lines; i++) { $numbering.append($(‘
  • ‘).text(i)); }; $numbering.fadeIn(1700); }); }); </script>

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