MATLAB Answers

0

SVM、特徴ベクトル 

Asked by Yoshihiko Kuwabara on 22 Feb 2019
Latest activity Answered by Kenta Itakura on 22 Feb 2019
バイナリ分類のサポートベクターマシンの学習データ(特徴ベクトル)についてお尋ねします。
ドキュメンテーションでは2次元(平面)でのfitcsvmやpredictの使い方が解説されています。
これを3次元や4次元の特徴ベクトルに拡張するためには、fitcsvmのベクトルXを3列(4列)にすればよいのでしょうか?
また,この場合の分離空間の表示の例がありましたら御教示ください。

  0 Comments

Sign in to comment.

1 Answer

Answer by Kenta Itakura on 22 Feb 2019
 Accepted Answer

したのコードにあるように、3列にすればできます。
分離平面の例としては、下のようなものがありました。一度試してみてください。
load fisheriris
X = meas(:,1:3);
y = ones(size(X,1),1);
SVMModel = fitcsvm(X,y,'KernelScale','auto','Standardize',true,...
'OutlierFraction',0.05);

  0 Comments

Sign in to comment.