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jack199008

木虫 (正式写手)

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[交流] 审稿人质疑采用支持向量机进行数据处理的必要性，这个怎么破？

本人进行数据处理时采用了支持向量机，识别效果不错，写成了论文头到了Structural Control and Health Monitoring。现在收到了审稿人的回复意见，大修改，其中主要意见如下：
Overall, I feel that the need for SVM to separate is not clear. The temperature profile itself is visually separable. There is no need to fit a model or build a classifier. In addition, the simple fit using empirical model could be used to separate the samples. Why do we need a SVM classifier? I feel the contribution is very weak and the paper is not acceptable for possible publication.
这个审稿人觉得没必要使用支持向量机作为分类器，但本人坚持使用支持向量机，有没有虫子遇到过类似的问题，求各位支支招！有模式识别，数据挖掘的大牛支招再好不过啦！

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1楼 2013-07-31 14:05:12

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jack199008

木虫 (正式写手)

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引用回帖:

25楼: Originally posted by leexianlang at 2013-07-31 19:22:48
支持向量机一般用来处理大规模数据分类判别，你的数据是否是大规模数据。其实现代算法都是处理大规模数据的，几十几百个数据完全没必要用这些算法，数据量太少无法体现数据处理方法的优越性，数据太少也可能导致判断 ...

试验数据确实只有好几百个，假设这个技术应用到实际，一米有两个数据采集点，海底管道通常上几十公里，一次扫描会有将会有十几万，甚至更多的数据。实际应用中，数据量还是很大的。
构思这篇文章时，确实看了不少的国内关于支持向量机、模式识别的文章。也或多或少的受它们的影响吧。看到一定程度之后，再看国外的文章。确实如您所言，国内好多文章是滥竽充数的。

向大牛敬礼！！