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我在 iOS 上使用 OpenCV 的 SVM 实现(基于 LibSVM)。训练后是否可以得到权重向量?

谢谢!

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在处理它之后,我已经能够获得权重。为了获得权重,必须首先获得支持向量,然后将它们与 alpha 值相乘。

// get the svm weights by multiplying the support vectors by the alpha values
int numSupportVectors = SVM.get_support_vector_count();
const float *supportVector;
const CvSVMDecisionFunc *dec = SVM.decision_func;
svmWeights = (float *) calloc((numOfFeatures+1),sizeof(float));
for (int i = 0; i < numSupportVectors; ++i)
{
    float alpha = *(dec[0].alpha + i);
    supportVector = SVM.get_support_vector(i);
    for(int j=0;j<numOfFeatures;j++)
        *(svmWeights + j) += alpha * *(supportVector+j);
}
*(svmWeights + numOfFeatures) = - dec[0].rho; //Be careful with the sign of the bias!

这里唯一的技巧是实例变量float *decision_function在 opencv 框架上受到保护,所以我必须更改它才能访问它。

于 2013-02-25T15:41:17.617 回答
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粗略浏览一下文档和源代码(https://github.com/Itseez/opencv/blob/master/modules/ml/src/svm.cpp)告诉我,表面上答案是“否”。超平面参数似乎隐藏在 CvSVMSolver 类中。CvSVM 包含一个名为“求解器”的类对象。看看你能不能联系到它的成员。

于 2013-02-22T21:58:35.137 回答