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samggyy金虫 (小有名气)
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Matlab如何使用绘图画出3D SVM的decision boundary？
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RT，Matlab中可以画出二维的SVM的decision boundary，代码如下， load fisheriris; features = meas(1:100,  ;featureSelcted = features(1:100,1:2); groundTruthGroup = species(1:100); svmStruct = svmtrain(featureSelcted, groundTruthGroup, ... 'Kernel_Function', 'rbf', 'boxconstraint', Inf, 'showplot', true, 'Method', 'QP'); svmClassified = svmclassify(svmStruct,featureSelcted,'showplot',true); 如果使用三维的特征，即把代码改为featureSelcted = features(1:100,1:3); 无法出一个三维的超平面了。思路可能是： cubeXMin = min(featureSelcted(:,1))-0.5; cubeYMin = min(featureSelcted(:,2))-0.5; cubeZMin = min(featureSelcted(:,3))-0.5; cubeXMax = max(featureSelcted(:,1))+0.5; cubeYMax = max(featureSelcted(:,2))+0.5; cubeZMax = max(featureSelcted(:,3))+0.5; cubeMesh = meshgrid(cubeXMin:0.5:cubeXMax,cubeYMin:0.5:cubeYMax,cubeZMin:0.5:cubeZMax); sv = svmStruct.SupportVectors; alphaHat = svmStruct.Alpha; bias = svmStruct.Bias; kfun = svmStruct.KernelFunction; kfunargs = svmStruct.KernelFunctionArgs; f = (feval(kfun,sv,cubeMesh,kfunargs{:})'*alphaHat( ) + bias;decisionBoundary = sign(f); decisionBoundaryInd = find(decisionBoundary==0); figure, scatter3(featureSelcted(:,1),featureSelcted(:,2),featureSelcted(:,3)); surf(decisionBoundaryInd); 但是不知道怎么完成，请教有没有人知道怎么做的。谢谢！  有一个用R写的例子： http://stackoverflow.com/questio ... -svm-fit-hyperplane 还有两篇论文中也有做到： http://www.sciencedirect.com/sci ... i/S0304394010006324 http://www.mathematica-journal.c ... ation-with-kernels/ |
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