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我正在尝试在库（kernlab）中使用 SVM 创建一个 2D 图，但似乎 plot 函数仅适用于二进制分类。我希望能够绘制 3 个（或更多）组，如下例所示。

我的数据的结构就像虹膜数据一样，所以我将用它来说明。

拟合模型后：

 fit.ksvm <- ksvm(Species~., data=iris, kernel= "rbfdot", prob.model=TRUE)
 fit.ksvm

我使用 ksvm 的绘图功能：

plot(fit.ksvm, data=iris)

并收到以下消息：

> plot(fit.ksvm, data=iris)
  Error in .local(x, ...) : 
  plot function only supports binary classification

当我尝试使用双向分类进行类似分析时，会生成图。所以，我认为问题在于多个群体。谁能想到一种方法来创建类似于下面的二维“热图”，但使用具有三个（或更多？）类的 SVM 分类模型？

two-way SVM classification
x <- rbind(matrix(rnorm(120),,2),matrix(rnorm(120,mean=3),,2))
y <- matrix(c(rep(1,60),rep(-1,60)))

svp <- ksvm(x,y,type="C-svc")
plot(svp,data=x)
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您可以使用 e1071 库

library(e1071)
m <- svm(Species~., data = iris)
plot(m, iris, Petal.Width ~ Petal.Length, slice = list(Sepal.Width = 3, Sepal.Length = 4))
于 2014-01-29T20:13:37.180 回答