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为什么利用svm进行分类的时候进行特征提取的结果比没有特征提取还要差呢？ 已有1人参与
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对于数据集进行预处理时，尝试了SVM-RFE，FFT，小波分解与重构，小波包分解与重构，小波包提取能量和方差。参数寻优时尝试了网格寻优，粒子群等方法。求指导？是提取方式不对吗？ 我是规范化之后进行的特征提取，特征提取完再进行分类。 是利用svm基于TEP过程的数据集进行的故障诊断，对于故障进行分类。 |
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今天放榜没戏了吧
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让我中一个面上吧！
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时间戳今天，20号变了
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估计是周四
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基金啊基金
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科研孤儿太难了
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言之凿凿，明天官网会通知放榜？
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时间戳又变了
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今天系统多次维护，明天很可能放榜！
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【答案】应助回帖
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这个问题可以理解。 我觉得关键点在于你提取的特征，如果你用线性SVM, 这考虑你提取的特征在线性情况下是否可分性较好。举个例子： 你的原始特征是图像的像素点，可能在原始空间（假设线性空间），你的样本可分性还可以，用线性SVM还是可以取得不错的分类效果。当你对图像提取的协方差矩阵特征时，协方差矩阵特征是黎曼空间（非线性空间），这时候用线性SVM基本是不可分的，所以可能要考虑核的SVM。 因此，建议您两个策略： 1. 提取特征时考虑特征的属性，实在不行的话，可以用降维的方法对特征降维试试。 2. 用基于核的SVM试试。 另，libSVM 解决20类问题绰绰有余，我试过百类以上的，是没问题的。加油，祝好。 |
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6楼2014-11-21 11:26:13
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