svmtrain 函数的输入是一个尺寸为 151x22 的矩阵。
在将 svmtrain 函数与上述矩阵(如下所示)一起应用时,我得到了一个结构。在结构内部,有一个名为“支持向量”的字段。
这个支持向量的大小是 42x22。
这个子集是如何形成的?
svmtrain 函数的输入是一个尺寸为 151x22 的矩阵。
在将 svmtrain 函数与上述矩阵(如下所示)一起应用时,我得到了一个结构。在结构内部,有一个名为“支持向量”的字段。
这个支持向量的大小是 42x22。
这个子集是如何形成的?
help svmtrain
说该领域SupportVectors
给出了一个Matrix of data points with each row corresponding to a support vector.
所以我猜这意味着对于您的特定矩阵,找到了 42 个支持向量。
要了解如何准确找到这些向量,您应该查找一些有关支持向量机的理论。维基百科有一篇关于SVM的相当广泛的文章。