Question

我对SVM MATLAB工具箱2009b有疑问！问题是：

如何训练SVM分类器在MATLAB工具箱2009b中对多类数据集进行分类？

我只想使用MATLAB工具箱，所以如果有办法实现它，请回答它。例如，下面的代码用于对两个类数据集进行分类：

svmtrain( training data,              ...
          labels of training data,    ...
          'Kernel_Function',          ...
          'rbf',                      ...
          'RBF_Sigma',                ...
          sigma value,                ...
          'Method',                   ...
          'LS',                       ...
          'BoxConstraint',            ...
          C                           ...
          );

我想知道有没有办法通过编写上面代码等代码来训练多类数据集的SVM，或者我应该编写一些代码来训练每个类与其他类的SVM？

这意味着，我应该考虑 1 作为所选类的标签，并将其他类的标签设置为 0 ，并使用上面的代码训练SVM，并为所有课程进行操作！？

感谢您的考虑： - ）

Answer 1

我没有在Matlab中使用过SVM，所以其他人可能会提供更明智的回复，但我会分享我所学到的知识。

Matlab Bioinformatics Toolbox SVM

从阅读documentation开始，生物信息学工具箱中的SVM似乎只支持二进制分类。正如问题中所建议的，二元分类器可以通过一些努力用于分类为多个类。关于在SVM here的上下文中执行此操作的方法有一些讨论。

备用选项

LIBSVM支持多类分类，并附带Matlab interface。您可以尝试安装和使用它。

此外，在研究这个问题时，我确实遇到了其他几个带有SVM实现的Matlab工具箱。如果LIBSVM不适合您，那么可能值得一看，看看不同的SVM实现是否符合您的需求。

Answer 2

如果您有MATLAB版本R2014b或更高版本，您可以使用统计和机器学习工具箱中的fitcecoc功能来训练多类SVM。

Answer 3

Yup，解决问题的方法 - 是实施一对一策略。 SVM缺乏的一个原因是它没有直接的多分类实现。但您可以通过二进制分类来实现它。我在matlab中没有看到svm multi分类的任何功能。但我认为自己实施它并不困难

针对muliclasses数据集的Matlab SVM培训

3 个答案:

Matlab Bioinformatics Toolbox SVM

备用选项