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svmprEDiCt mAtlAB

先导入数据,之后训练模型svmtrain得到模型model,最后基于model用svmpredict进行预测 model = svmtrain(输出数据,输入数据,模型参数); predict_label = svmpredict(输出数据,输入数据, model);

http://blog.csdn.net/cleverlzc/article/details/44923733 http://3y.uu456.com/bp-13sa76ea4afe04a1b071de18-1.html 以上你列的参数成对出现,比如svmStruct = svmtrain(data(train,:),groups(train),'Kernel_Function','rbf','RBF_Sigma',1,'...

如果当前目录在libsvm下,那么就会调用libsvm的svmtrain 自带的svmtrain的调用格式和libsvm的svmtrain的格式是不一样的,自带的格式是SVMStruct = svmtrain(‘训练矩阵’,‘训练标签’ 'Showplot',ShowplotValue, ...) 而libsvm的格式需要把标签写...

如果当前目录在libsvm下,那么就会调用libsvm的svmtrain,而自带的svmtrain的调用格式和libsvm的svmtrain的格式是不一样的,自带的格式是SVMStruct = svmtrain(‘训练矩阵’,‘训练标签’ 'Showplot',ShowplotValue, ...),而libsvm的格式需要把标...

Svmtrain的用法: svmtrain [options] training_set_file [model_file] Options:可用的选项即表示的涵义如下 -s svm类型:SVM设置类型(默认0) 0 -- C-SVC 1 --v-SVC 2 – 一类SVM 3 -- e -SVR 4 -- v-SVR -t 核函数类型:核函数设置类型(默认2) ...

预测结果为-1,那么说明预测错误(前提是你的svmpredict第一个参数为正确的测试样本集,即带标签的测试集)

你用的matlab什么版本?应该添加一个libsvm包就可以了,你可以试下

load fisheriris xdata = meas(51:end,3:4); group = species(51:end); svmStruct = svmtrain(xdata,group,'showplot',true); 自带的例子,把fisheriris换成你自己的数据即可。

使用符号运算符 | 或者命令or 比如: lgc1=ture; lgc2=false; lgc1 | lgc2 lgc1 | lgc1 or(lgc1,lgc2)

检查t1n,和p1n到底用不用转置,确定t1n是训练集标签吗?!

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