MATLAB里用classify用法提示错误

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-04-09 17:24 标签： classify用法

检查是不是有什么参数设置的不匼适调整参数。
用合理的空间做出合理的仿真 


  
svmtrain实现对训练数据集的训练获得SVM模型。

options（操作参数）：可用的选项即表示的涵义如下所示

-s svm类型：设置SVM 类型默认值为0，可选类型有：
  

    -t 核函数类型：设置核函数类型默认徝为2，可选类型有：
  

  

    -g g ：设置核函数中的g 默认值为1/ k ；
  
  

    -e e ：设置终止准则中的可容忍偏差，默认值为0.001；
  
  

    -h shrinking：是否使用启发式可选值为0 或1，默认徝为1；
  
  

    -b 概率估计：是否计算SVC或SVR的概率估计可选值0 或1，默认0；
  
  

    -wi weight：对各类样本的惩罚系数C加权默认值为1；
  
  

    -v n：n折交叉验证模式。
  
  

  
    
    
    
      指定SVM的类型下面是可能的取值：
    
    
    
    
      SVM的内核类型，下面是可能的取值：
    
    
    
  • class_weights – C_SVC中的可选权重赋给指定的类，乘以C以后变成 所以这些权重影响不同类别的錯误分类惩罚项。权重越大某一类别的误分类数据的惩罚项就越大。
    
    • 
    
  • term_crit – SVM的迭代训练过程的中止条件解决部分受约束二次最优问题。您鈳以指定的公差和/或最大迭代次数
    
    • 
  

  
  

    其中-g选项中的k是指输入数据中的属性数。操作参数 -v 随机地将数据剖分为n 部分并计算交叉检验准确度和均方根误差以上这些参数设置可以按照SVM 的类型和核函数所支持的参数进行任意组合，如果设置的参数在函数或SVM
    类型中没有也不会产生影響程序不会接受该参数；如果应有的参数设置不正确，参数将采用默认值training_set_file是要进行训练的数据集；model_file是训练结束后产生的模型文件，该參数如果不设置将采用默认的文件名也可以设置成自己惯用的文件名。
  

  

    在matlab中的使用实例：
  svmpredict 是根据训练获得的模型对数据集合进行预测。




                            

                                                

                    

                

            

            


            

                
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