SVM如何分類工作？

Question

我對SVM或任何這些分類技術都是絕對新的。現在我正在學習如何使用SVM多類來分類數據，並且我很困惑：

我完全理解svm-learn如何在訓練數據上工作，通過創建超平面和東西以及尋找支持向量。

我似乎得不到的是svm-classify是如何工作的，或者說，它的實際功能是什麼？ 從它的名字來看，svm-classify應該「將類分配給未分類的點」，但它似乎只給了我測試集上的「錯誤」和「平均損失」。

更加清楚：

如果我與此文件訓練SVM：

class-label : data

，然後我通過測試文件是這樣的：

data1 
    data2 
    . 
    . 
    dataN 

所以svm_classify應輸出這些數據的類...

不應該嗎？

Answer 1

看起來您正在使用svm-light而不是libsvm。 訓練完數據後，您應該有一個模型文件。 然後你運行svm_classify如下：

svm_classify [options] example_file model_file output_file 

分類結果應該在output_file被寫入。