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关于SVM训练过程中关于特征提取的问题
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jaley1122
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关于SVM训练过程中关于特征提取的问题
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我才接触SVM不久,现在还在摸索阶段。
关于SVM训练的过程中特征提取的问题,我举个例子,比如我提取的特征是20x30的double型(我用的是matlab),共对200个样本进行特征提取,准备分为两类特征,我该怎么把这200个样本的特征集中的存在在一个矩阵中,然后输入SVM进行训练呢,我现在很纠结这个问题,提取的特征是个数组,那200个样本的特征该怎么集中在一个矩阵中并可以和2类的标签对应呢?
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1楼
2013-12-17 14:10:05
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jaley1122
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6楼
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Originally posted by
benbenzjx
at 2013-12-18 11:15:54
600行的前20行是特征的第1列,第21到40行是原特征第二列,依次类推。只要所有的样本按同样的方式变的,就没有影响。...
谢谢回答~我要是有问题,再麻烦麻烦你~
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7楼
2013-12-19 16:07:21
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2013-12-17 20:06:07
jaley1122: 金币+3
2013-12-19 16:08:19
把每个样本特征的20*30的数值变为600*1的行向量,然后加一个元素为样本的标签(两类的标签可以分别设为0和1),加在600维的第一列之前还是之后就看svm代码的设置,然后每个样本就成了601维的行向量,所有200个样本组合起来变成200*601维的数组。
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4楼
2013-12-17 17:04:51
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jaley1122
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4楼
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Originally posted by
benbenzjx
at 2013-12-17 17:04:51
把每个样本特征的20*30的数值变为600*1的行向量,然后加一个元素为样本的标签(两类的标签可以分别设为0和1),加在600维的第一列之前还是之后就看svm代码的设置,然后每个样本就成了601维的行向量,所有200个样本组 ...
那20*30的特征怎么变为600*1的行向量呢?请问如果这样做的话会不会有什么影响呢?
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5楼
2013-12-17 20:05:29
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5楼
:
Originally posted by
jaley1122
at 2013-12-17 20:05:29
那20*30的特征怎么变为600*1的行向量呢?请问如果这样做的话会不会有什么影响呢?...
600行的前20行是特征的第1列,第21到40行是原特征第二列,依次类推。只要所有的样本按同样的方式变的,就没有影响。
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6楼
2013-12-18 11:15:54
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