[已解决]builtins.TypeError不知道怎么解决

努力的蜗牛

# -*- coding: utf-8 -*-
from numpy import *
import time
import matplotlib.pyplot as plt 
import operator

#核函数(点积函数)
def calcKernelValue(x1,x2):
    value=0
    for i in range(len(x1)):
        value=value+x1[i]*x2[i]
    return float(value)

#计算核函数矩阵,存放K<x1,x2>的值
def calcKernelMatrix(dataSetIn):
    kernelMatrix=zeros((len(dataSetIn),len(dataSetIn)))
    for i in range(len(dataSetIn)):
        for j in range(len(dataSetIn)):
            kernelMatrix[i][j]=calcKernelValue(dataSetIn[i],dataSetIn[j])
    return kernelMatrix

class SVM:
    def __init__(self,dataSetIn,labelsIn,maxiter,C,error_admit):
        self.X=dataSetIn
        self.Y=labelsIn
        self.m=len(labelsIn)#样本数
        self.alphas = [0]*self.m#阿尔法参数数组
        self.b=0
        self.maxiter=maxiter#最大迭代次数
        self.C=C#惩罚因子
        self.error_admit=error_admit#容错值
        self.kernelValue = calcKernelMatrix(dataSetIn)#核函数矩阵
        self.fx = [0]*self.m
        self.E = [0]*self.m

#计算g(xi)=∑[k从1到N]αk*yk*K(xi,xk)+b    
def calcfx(svm):
    for i in range(svm.m):
        svm.fx[i]=sum(map(operator.mul,map(operator.mul,svm.alphas,svm.Y),svm.kernelValue[i]))+svm.b

#计算E(xi)
def calcE(svm):
    for k in range(svm.m):
        svm.E[k]=svm.fx[k]-svm.Y[k]

#通过比较|Ei-Ek|,获取第二个阿尔法参数下标j
def findSecondAlphas(svm,i):
    maxEdiff=-99999
    j=-1
    for k in range(svm.m):
        if i!=k and abs(svm.E[i]-svm.E[k])>maxEdiff:
            maxEdiff=abs(svm.E[i]-svm.E[k])
            j=k
    j=int(random.uniform(0, svm.m))
      #这里如果用<span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">比较|Ei-Ek|的方法获取第二个拉格朗日乘子的话,会迭代进入死循环,所以我改为用随机获取第二个乘子,则结果好很多.最终的支持向量也分布在分割面附近</span>
    while i==j:
        j=int(random.uniform(0, svm.m))
    return j
#构建SVM分类器
def structure_svm(dataSet,labels,maxiter=1000,C=0.6,error_admit=0):
    svm=SVM(dataSet,labels,maxiter,C,error_admit)
    continue_iter=True
    iter_num=1
    while iter_num<svm.maxiter and continue_iter:
        continue_iter=False
        iter_num+=1
        #更新fx(x)和E(x)
        calcfx(svm)
        calcE(svm)
        #KKT条件:
        #当 αi=0 <=>  yi*Ei>0
        #0<αi<C  <=>  yi*Ei=0
        #αi=C  <=>  yi*Ei<0 
        #所以  
        #如果yi*Ei < 0并且αi < C 则违反了KKT条件 
        #因为原本yi*Ei < 0 应该对应的是αi = C 
        #同理，yi*Ei > 0并且αi > 0则违反了KKT条件 
        #因为原本yi*Ei  > 0对应的应该是αi =0 

        i=-1
        for k in range(svm.m):
            yi_Ei=svm.Y[k]*svm.E[k]
            #先遍历间隔边界上的支持向量点,即0<αi<C的点,也叫做非边界数据样本
            if svm.alphas[k]>0 and svm.alphas[k]<C and yi_Ei!=0 :
                i=k
                continue_iter=True
                break

        #在遍历整个样本集,查找违反KKT条件的样本
        if not continue_iter:
            for k in range(svm.m):
                yi_Ei=svm.Y[k]*svm.E[k]
                if (yi_Ei<-error_admit and svm.alphas[k]<C) or (yi_Ei>error_admit and svm.alphas[k]>0) or (yi_Ei==0 and (svm.alphas[k]==0 or svm.alphas[k]==C)):
                    i=k
                    continue_iter=True
                    break
        
        
        if continue_iter and i>=0:
            j=findSecondAlphas(svm,i)
            #确定边界
            #如果yi!=yj  则:L=max(0,αj-αi),H=min(C,C+αj-αi)
            #如果yi=yj   则:L=max(0,αi+αj-C),H=min(C,αi+αj)
            #αj=αj-yi(Ei-Ej)/η   η=2K<xi,xj>-K<xi,xi>-K<xj,xj>
            #αj= H   if αj>H
            #  = αj  if L<=αj<=H
            #  = L   if αj<L
            #αi=αi+yiyj(αj'old-αj)
            L,H=0,0
            if svm.Y[i]!=svm.Y[j]:
                L=max(0,svm.alphas[j]-svm.alphas[i])
                H=min(C,C+svm.alphas[j]-svm.alphas[i])
            else:
                L=max(0,svm.alphas[j]+svm.alphas[i]-C)
                H=min(C,svm.alphas[j]+svm.alphas[i])
                
            eta=2*svm.kernelValue[i,j]-svm.kernelValue[i,i]-svm.kernelValue[j,j]

            #更新alpha_j
            #print(svm.E[i],svm.E[j],svm.E[i]-svm.E[j],eta)
            alphas_j_new=svm.alphas[j]-svm.Y[j]*(svm.E[i]-svm.E[j])/eta
            if alphas_j_new>H:
                alphas_j_new=H
            elif alphas_j_new<L:
                alphas_j_new=L
            else:
                alphas_j_new=alphas_j_new
            #更新alpha_i
            #print(svm.alphas[j],alphas_j_new,svm.alphas[j]-alphas_j_new)
            alphas_i_new=svm.alphas[i]+svm.Y[i]*svm.Y[j]*(svm.alphas[j]-alphas_j_new)

            #更新b值
            #b1=b-Ei-yi*(αi-αi'old)K<xi,xi>-yj*(αj-αj'old)K<xi,xj>
            #b2=b=Ej-yi*(αi-αi'old)K<xi,xj>-yj*(αj-αj'old)K<xj,xj>
            #如果0<αi<C和0<αi<C,那么b1=b2
            #如果αi=0或者αi=C,同时αj=0或者αj=C,则取中间值b=(b1+b2)/2
            #总之:
            #b= b1          if 0<αi<C
            # = b2          if 0<αj<C
            # = (b1+b2)/2   otherwise
            b1=svm.b-svm.E[i]-svm.Y[i]*(alphas_i_new-svm.alphas[i])*svm.kernelValue[i,i]-svm.Y[j]*(alphas_j_new-svm.alphas[j])*svm.kernelValue[i,j]
            b2=svm.b-svm.E[j]-svm.Y[i]*(alphas_i_new-svm.alphas[i])*svm.kernelValue[i,j]-svm.Y[j]*(alphas_j_new-svm.alphas[j])*svm.kernelValue[j,j]
            if alphas_i_new>0 and alphas_i_new<C:
                b=b1
            elif alphas_j_new>0 and alphas_j_new<C:
                b=b2
            else:
                b=(b1+b2)/2
            alphas_i_old=svm.alphas[i]
            alphas_j_old=svm.alphas[j]
            b_old=svm.b
            svm.alphas[i]=alphas_i_new
            svm.alphas[j]=alphas_j_new
            svm.b=b
    print(svm.alphas)
    return svm 

#画图
def showSVM(svm):

    #画出所有样本点
    for i in xrange(svm.m):
        if svm.Y[i] == -1:
            plt.plot(svm.X[i][0], svm.X[i][1], 'or' ,c='red')
        elif svm.Y[i] == 1:
            plt.plot(svm.X[i][0], svm.X[i][1], 'or' ,c='green')

    for i in xrange(svm.m):
        if svm.alphas[i] != 0:
            plt.plot(svm.X[i][0], svm.X[i][1], 'or' ,c='blue')
 
    w1,w2=0,0
    min_x,max_x=99999,-99999
    #计算w,和最小,最大的x1
    for i in xrange(svm.m):
        w1 += svm.alphas[i]*svm.Y[i]*svm.X[i][0]
        w2 += svm.alphas[i]*svm.Y[i]*svm.X[i][1]
        if min_x>svm.X[i][0]:
            min_x=svm.X[i][0]
        if max_x<svm.X[i][0]:
            max_x=svm.X[i][0]
    #计算x2        
    y_min_x = float(-svm.b - w1 * min_x) / w2
    y_max_x = float(-svm.b - w1 * max_x) / w2
    #画出分界线
    plt.plot([min_x, max_x], [y_min_x, y_max_x], '-g')
    plt.show()
    

dataSet = []
labels = []
fileIn = open('E:\\testSet.txt')
for line in fileIn.readlines():
    lineArr = line.strip().split('        ')
    dataSet.append([float(lineArr[0]), float(lineArr[1])])
    labels.append(float(lineArr[2]))

svm=structure_svm(dataSet,labels)
showSVM(svm)

最佳答案

月排行榜 / 总排行榜

BngThea

2018-1-9 10:43:50

看提示应该是
operator.mul 函数不支持一个 list （map函数返回的list） 和一个 int (svm.kernelValue)作为实参进行计算吧

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BngThea

具体错误信息贴出来
一行一行的去读你代码太耗时间了

努力的蜗牛

BngThea 发表于 2018-1-9 10:13
具体错误信息贴出来
一行一行的去读你代码太耗时间了

File "f:\BaiduYunDownload\homework\easyguitest.py", line 198, in <module>
  svm=structure_svm(dataSet,labels)
File "f:\BaiduYunDownload\homework\easyguitest.py", line 68, in structure_svm
  calcfx(svm)
File "f:\BaiduYunDownload\homework\easyguitest.py", line 39, in calcfx
  svm.fx=sum(map(operator.mul,map(operator.mul,svm.alphas,svm.Y),svm.kernelValue))+svm.b

builtins.TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'map' and 'int'

BngThea

看提示应该是
operator.mul 函数不支持一个 list （map函数返回的list） 和一个 int (svm.kernelValue)作为实参进行计算吧

紫诺

'map' and 'int' 类型不能直接进行运算