發信人: hillwind (research on mind), 信區: DataMining
標  題: Re: matlab svm toolbox <0>
發信站: 南京大學小百合站 (Thu Mar 27 21:37:15 2003)

如果用osusvm工具箱的話，首先把你的數據加載到matlab中
然后用工具箱提供的SVMtrain就可以進行訓練了，osusvm有個簡單的demo
你試著運行一下，就知道應該調用哪些函數了

另外你也可以用libsvm訓練，你的數據的格式先處理成它所要求的，libsvm的文檔寫的
非常清楚，你看一下它的readme就知道了。不過如果你想了解它的算法思想，你需要讀讀
相關的文獻

【 在 bjxue (南方小孩) 的大作中提到: 】
: 可是我現在不會用SVM的工具包.
: 
: 比如說我現在要處理分類數據是71*225的.
: 分為兩類.-1(33*255)和+1(34*255)
: 那么我應該先用什么命令呢?
: 而后那些結果是什么意思?
: 
: 我用OSUSVM了,雖然做了點東西
: 
: 可是他告訴我:SV居然有71個.我估計是我做錯了.
: 
: 大俠們可是幫幫我解決這個問題把.
: 
: 還有現在國內有介紹用SVM來做密度估計的嗎?
: 
: 【 在 GzLi 的大作中提到: 】
: : matlab 作為一種非常有用的工具，在數據挖掘和機器學習中有很重要的用途，
: : 而svm是當前機器學習中進行分類和函數逼近的一種熱門工具，上面四篇introduction
: : 介紹了當前我搜到的三個主要的svm工具箱及其主要功能，我想作一下比較（理論上