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SVM Support Vector Machine in Matlab |
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| Larzarus |
Forum-Newbie
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Verfasst am: 23.02.2012, 19:23
Titel: SVM Support Vector Machine in Matlab
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Hallo,
ich beginne gerade eine Klassifizierung in Matlab mit Hilfe einer SVM durchzuführen.
Leider verstehe ich das noch nicht so recht.
SVMStruct = svmtrain(Training,Group)
also hier übergebe ich der Funktion svmtrain einmal 2 Datensätze
diese sind 2 Matrizen mit Werten.
In Group sind dann 2 Vektoren die jeweils genau soviele Elemente wie Reihen in den Datensätzen sind.
Bedeutet das wenn ich Messwerte habe z.B.
Data0
(
1.23 1.34 1.56
1.34 1.574 1.756
1.023 1.394 1.56
1.23 1.34 1.56
)
Das dann das erste Element bestimmt wozu 1.23 1.34 1.56 gehört also zur Gruppe 0? Da Vektor0 nur 0 enthält und zwar hier genau 4 Stück.
So das reicht erstmal.
Ich hoffe mir kann diese Fragen schonmal jemand beantworten und das sich jemand findet der sich in diesem Thema etwas auskennt.
MfG
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| Fabs08 |
Gast
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Verfasst am: 20.10.2012, 09:04
Titel: SVM
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In der regel ist es bei Lernalgorithmen für CLassifier so das du ein Trainingsset in der Form MxN angibst (M Samples, N Features) und dann einen Vektor oder Matrix die die Gruppenzugehörigkeit der Lernbeispiele darstellt.
Bsp:
Trainingsatz mit 4 samples und 3 features
S1: 12 0.10 200
S2: 11 0.09 220
S3: 12 0.11 190
S4: 99 0.50 020
Grouparray
S1: 1
S2: 1
S3: 1
S4: 0
Hoffe das bringt etwas Licht ins Dunkle
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| hafiz_zain1515 |
Forum-Newbie
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Beiträge: 1
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Verfasst am: 19.12.2012, 07:37
Titel:
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ich habe kleine Frage. ich habe ein Black-Box-Modell und ich versuche mal die passende Modellordnung rauszukriegen und danach mein Modell bzw. Ausgangsmodell (Box-Jenkins) mit meiner Regelgröße vergleichen. Aber leider habe ich das bis jetzt nicht hingekriegt. Hat jemand eine Idee wie ich das in Matlab machen muss. Es muss ein Box-Jenkins-Modell sein.
Danke
_________________
"AngleBlue"
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