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zhanglefei金虫 (小有名气)
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[交流]
【求助】ENVI中SVM监督分类参数设置 已有2人参与
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本人使用LIBSVM2.88在VC下实现了SVM分类，但是分类结果与ENVI中SVM结果不同，经过实验分析可能是参数原因。 请问有虫友知道ENVI下面SVM里面RBF核中penalty和pyramid levels参数的意义吗？ 以及它们在LIBSVM中对应哪个参数？ 谢谢！ 附，LIBSVM中的参数： struct svm_parameter { int svm_type; int kernel_type; int degree; /* for poly */ double gamma; /* for poly/rbf/sigmoid */ double coef0; /* for poly/sigmoid */ /* these are for training only */ double cache_size; /* in MB */ double eps; /* stopping criteria */ double C; /* for C_SVC, EPSILON_SVR, and NU_SVR */ int nr_weight; /* for C_SVC */ int *weight_label; /* for C_SVC */ double* weight; /* for C_SVC */ double nu; /* for NU_SVC, ONE_CLASS, and NU_SVR */ double p; /* for EPSILON_SVR */ int shrinking; /* use the shrinking heuristics */ int probability; /* do probability estimates */ }; |
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10楼2017-01-14 15:17:20
3楼2009-12-05 18:46:35
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zhanglefei(金币+1):谢谢参与
zhanglefei(金币+20,VIP+0):谢谢！您能再具体介绍一下RBF核中Gamma参数对分类结果的影响吗？能不能不用默认参数？经过我的试验发现，如果选RBF核，这个参数对分类结果的影响是决定性的。而默认参数并不一定是最优的。 12-6 10:02
zhanglefei(金币+1):谢谢参与
zhanglefei(金币+20,VIP+0):谢谢！您能再具体介绍一下RBF核中Gamma参数对分类结果的影响吗？能不能不用默认参数？经过我的试验发现，如果选RBF核，这个参数对分类结果的影响是决定性的。而默认参数并不一定是最优的。 12-6 10:02
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svm各个参数设置说明： Kernel Type下拉列表里选项有 Linear，Polynomial，Radial Basis Function，以及 Sigmoid。 如果选择Polynomial，设置一个核心多项式（Degree of Kernel Polynomial）的次数用于SVM，最小值是1，最大值是6。 如果选择Polynomial or Sigmoid，使用向量机规则需要为Kernel指定 the Bias ，默认值是1。 如果选择是 Polynomial、Radial Basis Function、Sigmoid，需要设置Gamma in Kernel Function参数。这个值是一个大于零的浮点型数据。默认值是输入图像波段数的倒数。 （2）为SVM规则指定the Penalty参数，这个值是一个大于零的浮点型数据。这个参数控制了样本错误与分类刚性延伸之间的平衡， 默认值是100。 （3） Classification Probability Threshold 为分类设置概率域值，如果一个像素计算得到所有的规则概率小于该值，该像素将不被分类，范围是0~1，默认是0。 |
4楼2009-12-06 01:02:09
zhanglefei
金虫 (小有名气)
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5楼2009-12-06 10:05:16
30