SVM的C ++数据

Question

我将使用openCV＆＃39;（C ++）SVM（支持向量机）进行分类。但有一个问题：

特征向量如此之大（每个都有1890000个元素），我有超过10000个特征向量来训练SVM。如何在没有经验记忆问题的情况下操纵特征向量或使用它们？

Answer 1

如此高的尺寸和许多训练样本，您将需要大量的内存来使用任何流行的SVM实现。如果我要面对这个问题，那么我会考虑至少其中一个选项：

• 减少每个向量的维数，有很多算法可以做到这一点，但PCA是一个良好的开端。
• 在一些拥有大量内存的主机中获取计算时间（也许一个amazon ec2实例就足够了）
• 使用线性在线近似SVM进行测试。在高维度中，您很可能可以将类linearly分开，并且可以使用SVM online approximations，然后一次只加载一个样本，在这种情况下，您不会需要尽可能多的内存（我会考虑pegasos-svm）。