如何使用“多类”SVM计算SFS（顺序特征选择）？

Question

我可以使用sequentialfs函数来计算具有两级SVM的SFS。 （表示二进制输出[0 1]）

下面是我的代码：

%% x=features, y=binary response.
c = cvpartition(y,'k',10);
opts = statset('display','iter'); [fs,history] = sequentialfs(fun,x,y,'cv',c,'options',opts)

function err = SVM_class_fun(xTrain, yTrain, xTest, yTest)
model = svmtrain(xTrain,yTrain,'Kernel_Function','polynomial','polyorder',2, 'boxconstraint', 1);
 err = sum(svmclassify(model, xTest) ~= yTest); end

我的问题是当y不是二进制时如何计算SFS。

我无法让它成功运作。

Answer 1

我认为您的问题是svmtrain仅适用于二进制分类。如果您要包含y不是二进制文件时收到的错误消息，那么我们就知道了。

Matlab中有多种类的SVM实现，包括：

来自文件交换的

（1）This显然使用类似于Mathworks本身的svmtrain，（2）and this的语法，它使用稍微不同的结构。

我还没有亲自使用它，但我会从（1）开始，因为语法与svmtrain相同，但是它可能缺少您使用的内核和边界选项。祝你好运！