使用 LibSVM 进行分类
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【中文标题】使用 LibSVM 进行分类【英文标题】:Classification using LibSVM 【发布时间】:2013-08-27 07:48:25 【问题描述】:我正在使用 LibSVM 进行一些多类分类。我使用 LibSVM 的 MATLAB 接口训练了模型。然后我以 C 可以识别的格式保存了这个模型。我现在想在 C 中使用 svm_predict 进行分类。我无法重现我在 MATLAB 中看到的结果。事实上,无论我输入什么测试向量(甚至是零向量),我都会得到相同的类输出,我认为问题在于我将测试向量 x 加载到 svm_node 结构中的方式。下面是代码sn-p。如果这是正确的方法,或者我遗漏了什么,请告诉我。
struct svm_model *libsvm_model = svm_load_model('mymodel.svm');
struct svm_node x[2001]; // this is for one feature vector of size 2000x1
int index = 1;
int i = 0;
for (i = 0; i < features.size(); i++)
x[i].index = index;
x[i].value = features.at(i);
index = index + 1;
x[i+1].index = -1;
x[i+1].value = '?';
double result = svm_predict(libsvm_model, x);
【问题讨论】:
【参考方案1】:这似乎是个问题:
x[i+1].index = -1;
x[i+1].value = '?';
libsvm
要求 svm_node
是一个 输入 向量,它应该有正索引和双精度值。你不应该“留下”一些奇怪的空白维度。
顺便说一句,你不需要index
变量
for (i = 0; i < features.size(); i++)
x[i].index = index;
x[i].value = features.at(i);
index = index + 1;
等价于
for (i = 0; i < features.size(); i++)
x[i].index = i + 1;
x[i].value = features.at(i);
【讨论】:
以上是关于使用 LibSVM 进行分类的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章