svm多分类问题,基于svm的图像分类

svm多分类问题,基于svm的图像分类

支持向量机SVM可以使用多分类的问题，本次的代码实现的就是这个功能，里面含有训练和测试数据，分别含有12类标签，也就是都分为12类，另外代码采用了神经网络中的on(1)在进行多类分类时，由于libsvm用的是1-v-1方法，但是一般一个样本有很多属性，就拿葡萄酒的样本来说，它是一个三类问题，每个样本有13个属性，那么其训练预测过程是什么呢？训练过程是

对于多分类问题，SVC采用的是one-vs-one投票机制，需要两两类别建立分类器，训练时间可能比较长。sklearn.svm.SVC(C=1.0, kernel=’rbf’degree=3, gamma=’au8,多分类问题SVM 算法最初用于处理二分类问题，那它如何处理多分类问题呢？对于多分类问题，可以将多个二分类器组合起来形成一个多分类器，常见的方法有一对多

正文：SVM方法的详细过程Section 1.最小间隔最大化刚才不知道你们在看左面的图时，有没有这样一个问题——这样岂不是有无穷个超平面可以线性划分出正负类样本呢？答案是确实，那么预直接采用现成的可实现多分类的方法(如多类SVM,BP网络等)进行问题求解。画出分类结果。我选择第二种，时间不够，只能使用sklearn中的svc实现html 实现思想一对一

1.0 得知libsvm对于多分类问题默认使用的就是1 vs 1; 2.0 得知分类标签常用+1,-1,但是是任意选择的，对于多分类问题，建议选择1,2,3 3.0 交叉验证寻找最优的c和gamma效果不如下：即，将所有样本当作输入，其中在训练第一个分类器SVM_1的时候，其正样本为属于类别1的样本，其负样本为剩余的其他所有样本，这就称为一对其余法，这样做虽然训练的时间从道理上来讲是相对较快的，

答：1)一对一法：任意两类样本之间设计一个SVM,最终有k(k-1)/2个分类器，投票决定，libsvm是这么做的。虽然分类器多，但是训练总时间要比一对多的速度快，因为训练复杂度是跟样本量sklearn支持向量机(SVM)多分类问题sklearn.svm中的支持向量机：Classify:SVC、nuSVC、LinearSVC Regression:SVR、nuSVR、LinearSVR OneClassSVM 本文采用Classify系列，classify三