是否可以在微笑中获得分类器超平面系数？

Question

我遇到了一个用于机器学习的图书馆-SMILE。我需要的是经过训练的分类器的判别超平面的系数。这就是我所得到的（我正在使用Java API）：

ArffParser arffParser = new ArffParser();
arffParser.setResponseIndex(2);
AttributeDataset data = arffParser.parse("/home/jb/data.dat");
double[][] x = data.toArray(new double[data.size()][]);
int[] y = data.toArray(new int[data.size()]);
double[][] testx = data.toArray(new double[data.size()][]);
int[] testy = data.toArray(new int[data.size()]);
SVM<double[]> svm = new SVM<double[]>(new LinearKernel(), 5.0, 2);
svm.learn(x, y);
svm.finish();

svm是在2D空间上训练的二进制分类器（使用线性核！）。

示例文件包含以下数据：

@relation data
@attribute Mcv real [-1.0, 10.0]
@attribute Alkphos real [-1.0, 10.0]
@attribute Selector {1,2}
@data
-1.0, -1.0, 1
-1.0, 0.0, 1
-1.0, 1.0, 1
1.0, -1.0, 2
1.0, 0.0, 2
1.0, 1.0, 2

是否可以提取在各类之间分割数据的函数的系数？