如何在libsvm中绘制4维虹膜数据的决策边界？

Question

我试过svm有4个功能。我使用Libsvm训练分类器，然后我想绘制决策边界。我尝试在matlab中绘制2D空间中的1对3（One vs One），2D特征是Iris数据的第1列和第3列，但它绘制了错误的决策边界。怎么了？我该怎么办？

coef1v3 = [model.sv_coef(1:7,2); model.sv_coef(27:45,1)];
SVs1v3 = [model.SVs(1:7,:); model.SVs(27:45,:)];
b=model.rho;
w1v3 = SVs1v3'*coef1v3;
b1v3=b(2);
xp=linspace(min (data(:,1)),max (data(:,1)));
yp1=(-w1v3(1)*xp+b1v3)/w1v3(3);
plot(xp , yp1);

Answer 1

没有错。只是尝试维度1和3.不需要尝试每个维度。我做了它并得到了真实的回应。