如何在MATLAB中找到SVM分类器的分数？

Question

我目前正在进行多模式生物识别技术项目（分数水平融合）。所以我需要在融合之前获得分数。 谁能告诉我如何使用经过训练的SVM分类器获得特定测试样本的分数？

我在MATLAB中使用了内置的svmtrain和svmclassify函数。

Answer 1

不幸的是svmclassify函数只输出类的标签而没有距离（得分）。您必须编写自己的分类功能。幸运的是，这非常简单：正如您使用svmclassify的统计工具箱一样，您可以使用

轻松查看函数的源代码。

edit svmclassify

您将看到大多数功能都在检查输入等。重要的部分是缩放数据：

sample(:,c) = svmStruct.ScaleData.scaleFactor(c) * ...
              (sample(:,c) +  svmStruct.ScaleData.shift(c));

使用内置函数svmdecision进行分类：

outclass = svmdecision(sample,svmStruct);

根据svmdecision的定义，您会看到它输出距离f，但svmclassify会忽略它。因此，您可以轻松地创建一个新函数，它看起来几乎完全，如svmclassify，但也会返回f：

1   function [outclass,f] = svmclassify(svmStruct,sample, varargin)
...
112    [outclass,f] = svmdecision(sample,svmStruct);
...
158    outclass = []; f = [];

您会发现svmdecision是private function。为了能够从您的函数中调用它，您必须在本地文件夹（或任何子文件夹）中复制。