在Matlab中的多類SVM

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我想在Matlab中實現多類問題的SVM。我知道matlab中有一個內置的SVM代碼，但我不知道如何使用它。在開始使用Matlab SVM時需要一些幫助。在Matlab中的多類SVM

來源

2015-05-07 bulbasaur

你需要更具體。 –

谷歌「Matlab SVM」，並閱讀您在那裏找到的文檔。看起來像Matlab的SVM只適用於兩類問題。 –

SVM分爲兩類。如果你想創建一個多類SVM，你將不得不自己破解它。例如，你可以用支持向量機的AdaBoost作爲你的「便宜的分類器」，儘管它們並不便宜（與決策樹或決策樹相反）。

說到的AdaBoost的，你可能最終在MATLAB使用ensemble methods如果你真的不想自己動手編程：

對於有三個或更多的類分類：

'AdaBoostM2'

'LPBoost'（需要優化工具箱許可證）

'TotalBoost'（需要優化工具箱許可證）

「RUSBoost」

「子空間」

「袋」

合奏工具箱是非常簡單的，有關於MATLAB的幫助頁面一噸的文檔。基本上你要陳述你的X和Y，你想要的學習者類型（例如SVM）和集成方法，這是你想用來組合不同的弱學習者的方法。 AdaBoost是一種方式，但你也可以只做套袋其中所有弱學習者的大多數票數。

所以你可以在這裏回答一些問題，或者至少問自己：你爲什麼想要多類SVM？這是一項家庭作業嗎？你知道嗎 SVM和其他機器學習算法是如何工作的？你需要幫忙選擇正確的算法嗎？

來源

2015-05-07 09:20:35 Cat

我們想比較一下我們用SVM開發的方法 – bulbasaur

在MATLAB中存在一個多類SVM函數：['fitcecoc']（http://ch.mathworks.com/help/stats/fitcecoc.html）。此外，訓練'k'類SVM的'k'一對二元SVMs是一項非常簡單的任務。 – hbaderts

我承認我忘了'fitcecoc' ...請記住，儘管一對一二進制SVM需要更多的工作。多個學習者聲稱這是他們的班級時該怎麼辦？如果沒有人聲稱數據屬於他們的班級，該怎麼辦？然後，你開始根據他們在驗證集上的表現爲個別學習者定義權重。而在你知道它之前，你正在做類似於adaboost的東西:)。 – Cat

在Matlab中的多類SVM

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