在Matlab中用于多类的SVM

Question

我正在尝试在Matlab中为多类问题实现SVM。我知道在matlab中有一个内置的SVM代码，但我不知道如何使用它。在开始使用Matlab SVM时需要一些帮助。

Answer 1

SVM分为两类。如果您想创建一个多类SVM，您将不得不自己破解它。例如，您可以将带有SVM的AdaBoost作为您的“廉价分类器”，尽管它们并不便宜（与决策树甚至决策树桩相反）。

说到AdaBoost，如果你真的不想自己编程，你最终可能会在matlab中使用ensemble methods：

  

对于三个或更多类别的分类：

     

  
• 'AdaBoostM2'
  
• 'LPBoost'（需要优化工具箱许可证）
  
• 'TotalBoost'（需要优化工具箱许可证）
  
• 'RUSBoost'
  
• '子空间'
  
• '袋'
  

整体工具箱非常简单，在matlab的帮助页面上有大量文档。基本上，您说明了X和Y，您想要的学习者类型（例如SVM）和整体方法，这是您要用来组合的方法不同的弱学习者。 AdaBoost 是一种方式，但您也可以执行 Bagging ，其中所有弱势学习者的多数投票都很重要。

所以你可以在这里回答一些问题或至少问自己：为什么你想要多类SVM？这是家庭作业吗？您 知道 SVM和其他机器学习算法如何工作？你需要帮助选择正确的算法吗？