Question

我正在尝试使用Matlab中的SVM库执行多标签分类。有一种解决方案可以使用＆＃34;较旧的＆＃34; SVM函数名为svmtrain（）here。基于此，我使用fitcsvm（）创建了自己的函数。但是，当我尝试存储受SVM训练的模型时，我收到以下错误：

使用classreg.learning.internal / DisallowVectorOps / subsasgn（第28行）时出错

使用（）索引不能分配给double类的对象。

multiClassSVM中的错误＆gt;（parfor body）（第16行）

SVMModel（i）= SVMModelHolder;

multiClassSVM中的错误（第8行）

parfor i = 1：9

如何在变量中存储多个ClassificationSVM模型？

如果有帮助，则会给出代码：

parfor i=1:9
    label = (labels==i);
    label = i * label;
    disp(size(label));
    disp(size(trainSet));       
    SVMModelHolder = fitcsvm(trainSet, label);
    disp(class(SVMModelHolder))
    SVMModel(i) = SVMModelHolder;
end;

如果您有任何帮助，我将不胜感激，或者以完全不同的方式解决问题的任何建议，如果这样的话。

Answer 1

fitcsvm输出一个无法存储在数值数组中的对象，因此您必须使用单元格数组（即花括号），如下所示：

SVMModel{i} = SVMModelHolder

在Matlab中使用fitcsvm（）函数存储ClassificationSVM的数组/矩阵会给我一个错误，我该如何解决它？

1 个答案: