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炮灰小排骨

新虫 (初入文坛)

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[求助] 关于SVM分类的问题，希望大牛能帮忙解答。已有2人参与

问题描述如下：

本人是做图像分类的，从训练集的两类样本中提取相同的特征各n维，其中已确定有n/3维的特征在两类样本中是一样的。
使用Libsvm(RBF内核)进行训练，并对测试集中的图像样本进行分类。
结果显示，使用n维特征的分类正确率明显高于使用2n/3维特征（剔除掉相同的n/3维）？这是为什么？
百思不得其解。

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1楼 2014-01-08 15:56:54

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liuxinyu1206

银虫 (小有名气)

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【答案】应助回帖

感谢参与，应助指数 +1

既然是从训练集中提取的特征，就应该是合理的数据，不能因为两类样本中有重复数据就把它剔除掉。
而且训练数据如果有变化，包括增加/减少，原先的参数可能就不是最优的，如果单从最高识别率来讲，不同的数据的最优参数会不一样的。
所以如果参数不变，数据发生改变，识别率一般会变，至于识别率是增加还是减少，取决于具体的数据。