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我对 MATLAB 中的 SVMstruct 函数有疑问。请记住，我是这类事情的初学者，有人可以帮我解决这个问题：

对于我的项目，我已经下载了 NUS 范围内的图像数据集，其中还有一个 500 维的词袋：http: //lms.comp.nus.edu.sg/research/NUS-WIDE.htm （我假设所有图像的 BoW 信息都被压缩到该文件中）。现在我应该使用 SVM 分类器对此进行分类。我是否正确假设对于 SVMstruct 函数：SVMStruct = svmtrain(Training,Group)，我可以将整个 BoW 矩阵作为输入（作为训练参数），然后对于 Group，我可以给出标签的字符矩阵（作为组参数）？如果 Training 和 Group 的行数和列数不同，可以吗？

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训练的大小应该是（N，M），其中 N（行）是实例的数量（这个数据集看起来像 269,648），M 是特征的数量（500）。Group 数组的大小应为 (N, 1)，其中每一行对应一个训练实例。

我认为您不能将标签字符矩阵用于 group 参数。您也许可以给出一个像 {'tag1'; 这样的字符串单元数组。'标签2'; '标签3'; ...'标签N'}。通常我会将其转换为数值数组。

于 2012-04-07T20:01:18.437 回答