在matlab中使用libsvm进行图像分类。 training_label_vector在“svmtrain”命令中的确切含义是什么。什么是“svmpredict”中的testing_label_vector和testing_instance_matrix。训练后如何使用结果。
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对于SVM，每个示例包含两部分：输入对象（通常是包含数据的向量）和所需的输出值或标签，以指定它所属的对象/类。训练标签向量基本上代表向量所属的类。对于两级分类，Training Label的值将为1或-1。因此，某些功能的标签为1，有些为-1。这适用于测试标签矢量。测试实例矩阵表示您尝试使用的测试模型的数据。
训练结束后，将输出模型，您必须使用测试矩阵和测试标签进行测试，以获得分类器的准确性。
要了解有关SVM的更多信息，这是一个很好的链接：http://www.tristanfletcher.co.uk/SVM%20Explained.pdf