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小木虫论坛-学术科研互动平台 » 专业学科区 » 信息科学 » 程序算法 » 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？
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昼夜星雨

新虫 (初入文坛)

[求助] 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

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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1楼 2013-12-10 20:28:55
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feixiaolin

荣誉版主 (文坛精英)

优秀版主
特征选择是否准确。可考虑多特征多级svm。
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2楼2013-12-10 21:53:17
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昼夜星雨

新虫 (初入文坛)
引用回帖:
2楼: Originally posted by feixiaolin at 2013-12-10 21:53:17
特征选择是否准确。可考虑多特征多级svm。

关键就是如何确定提取哪种特征对于当前数据集的分类最有利呢？
我使用的是libsvm，直接进行的多分类。多级svm是指二叉树形式，每级相当于进行2分类是吗？我需要分20类，可以解决这个问题么？
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3楼2013-12-10 23:58:24
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feixiaolin

荣誉版主 (文坛精英)

优秀版主
引用回帖:
3楼: Originally posted by 昼夜星雨 at 2013-12-10 23:58:24
关键就是如何确定提取哪种特征对于当前数据集的分类最有利呢？
我使用的是libsvm，直接进行的多分类。多级svm是指二叉树形式，每级相当于进行2分类是吗？我需要分20类，可以解决这个问题么？...

每级只是相当于进行2分类，因为树形会“走偏”
我需要分20类，我曾用到10类，从推理上讲，可以分20类。
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4楼2013-12-11 07:25:34
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nwaxe

金虫 (小有名气)

【答案】应助回帖

感谢参与，应助指数 +1
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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5楼2013-12-13 11:45:27
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aini1990

新虫 (初入文坛)
引用回帖:
5楼: Originally posted by nwaxe at 2013-12-13 11:45:27
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 ...

最近在用svm做多分类，遇到了一些问题不是很能理解，多分类需要改原来的的svm代码吗？我需要每个类别输出一个准确率，召回率，但是调用原来的代码时最终只输出一个准确率和召回率。
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6楼2014-11-21 11:26:13
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