通过功能包学习SVM

Question

您好，我尝试学习带有负例和正例数据集的SVM。 Iam为此使用了Kmeans聚类和单词袋。 我的步骤是：

1. 用surf计算每个图像的描述符和关键点
2. 将所有描述符放入一个垫（非簇垫）中，并创建标签mat（1和-1）
3. 使用K-Means进行聚类，将其放在未聚类的垫中并运行算法，结果是词汇量
4. 使用FlannBasedMatcher和Surf检测器，通过BowImgDescriptorExtractor启动功能包过程
5. 将提取的词汇设置为BowImgDescriptorExtractor
6. 使用img，imgkeypoints计算弓
7. 结果是弓形描述符
8. 使用bowdescritpor和标签训练SVM

语法是正确的，但是如果我使用svm-> islearned，则svm返回false。 我的程序有些错误。请给我一些建议，我做错了什么