Question

我正在尝试使用库中的SVM（kernlab）创建2D绘图，但它出现了绘图功能仅适用于二进制分类。我希望能够绘制3个（或更多）组，如下例所示。

我的数据结构与虹膜数据一样，所以我将用它来说明。

拟合模型后：

 fit.ksvm <- ksvm(Species~., data=iris, kernel= "rbfdot", prob.model=TRUE)
 fit.ksvm

我使用ksvm的绘图函数：

plot(fit.ksvm, data=iris)

并收到以下消息：

> plot(fit.ksvm, data=iris)
  Error in .local(x, ...) : 
  plot function only supports binary classification

当我尝试使用双向分类进行类似分析时，会生成绘图。所以，我认为这个问题是多个群体。任何人都可以想到一种方法来创建一个类似于下面的二维“热图”，但使用带有三个（或更多？）类的SVM分类模型？

two-way SVM classification
x <- rbind(matrix(rnorm(120),,2),matrix(rnorm(120,mean=3),,2))
y <- matrix(c(rep(1,60),rep(-1,60)))

svp <- ksvm(x,y,type="C-svc")
plot(svp,data=x)

Answer 1

您可以使用e1071库

library(e1071)
m <- svm(Species~., data = iris)
plot(m, iris, Petal.Width ~ Petal.Length, slice = list(Sepal.Width = 3, Sepal.Length = 4))

使用带有3个或更多类变量的KSVM（kernlab）在R中创建2D绘图

1 个答案: