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!
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!
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。
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。