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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 » SVM分类，原始数据点是二维矩阵，如何转化为列向量才能保证分类准确性？
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voidmainn

新虫 (小有名气)

[求助] SVM分类，原始数据点是二维矩阵，如何转化为列向量才能保证分类准确性？ 已有2人参与

原始的每个数据点是16×16的二维矩阵，拿几百个这样的数据点用来训练svm分类器。那么怎样把这些二维矩阵表示的数据点转化为列向量表示才能准确分类？
我现在的做法是直接把矩阵中的后一列接在前一列，构成256维空间的列向量。这样可行吗？有没有什么高级办法可以降维同时保证不丢失特征？
恳请各位大神指点。

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1楼 2015-09-22 00:04:55
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voidmainn

新虫 (小有名气)
引用回帖:
8楼: Originally posted by 九品夹 at 2015-09-24 01:06:41
你可以用主成分分析（pca）试试，如果数据蒋维后信息没有丢失，那么分类精度不会受影响
...

从意义上来说，矩阵每个元素都不能舍弃，它们并没有主次之分，也不能分配不同权重。这个pca方法能否用于这种问题？

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9楼2015-09-24 01:12:59
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hua_007

铜虫 (小有名气)

【答案】应助回帖

感谢参与，应助指数 +1
在你的方法的基础上，添加其他抽取的特征，16x16，就是理解为一个矩阵啊，例如特征值什么的
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江湖
2楼2015-09-22 21:44:18
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voidmainn

新虫 (小有名气)
引用回帖:
2楼: Originally posted by hua_007 at 2015-09-22 21:44:18
在你的方法的基础上，添加其他抽取的特征，16x16，就是理解为一个矩阵啊，例如特征值什么的

还有必要添加其他特征吗？再添加就是矩阵的特征值，行列式值之类的，而且这些值与元素相关，不是独立维度。我是想降维来着，这样又升维了。。

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3楼2015-09-23 00:08:37
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avhg

木虫 (著名写手)

幻象

【答案】应助回帖

感谢参与，应助指数 +1
看各个值意思，也可以平铺然后添加额外特征之后再降维？
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只要坚持，胜利是迟早的事。
4楼2015-09-23 14:45:45
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