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炮灰小排骨

新虫 (初入文坛)

[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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liuxinyu1206

银虫 (小有名气)

【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。
上帝创造了0和1,其余都是人的工作。
2楼2014-01-09 23:13:02
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kaixinla168

银虫 (正式写手)

【答案】应助回帖

感谢参与,应助指数 +1
SVM是在高维空间实现数据的可分,当然维数越高分类越理想,这么说对吗?高维空间到低维空间的降维好像不能只做简单的减法,盼真懂得人来解释
3楼2014-01-09 23:59:07
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