SVM 分类是如何工作的?
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【中文标题】SVM 分类是如何工作的?【英文标题】:How does SVM classify work? 【发布时间】:2011-09-06 04:54:47 【问题描述】:我对 SVM 或任何这些分类技术完全陌生。现在我正在学习如何使用 SVM-multiclass 对数据进行分类,我很困惑:
我完全理解 svm-learn 如何通过创建超平面和东西以及寻找支持向量来处理训练数据。
我似乎不明白 svm-classify 是如何工作的,或者更确切地说,它的实际功能是什么? 从它的名字来看,svm-classify 应该“将类分配给未分类的点”,但它似乎只是给了我测试集上的“错误”和“平均损失”。
更清楚:
如果我用这个文件训练 svm:
class-label : data
然后我像这样通过测试文件:
data1
data2
.
.
dataN
所以 svm_classify 应该将类输出到这些数据...
不应该吗?
【问题讨论】:
【参考方案1】:看起来您使用的是svm-light
,但不是libsvm
。
训练数据后,您应该有一个模型文件。
然后按如下方式运行 svm_classify:
svm_classify [options] example_file model_file output_file
分类结果要写在output_file
。
【讨论】:
以上是关于SVM 分类是如何工作的?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章