matlab - 使用 LIBLINEAR 训练 2D 特征

Question

这是我的第一个机器学习练习，我想使用 LIBLINEAR 来训练一些数据。我工作过的训练数据存储为大小为m x m x n的多维矩阵，其中有 m x m 矩阵的 n 个实例，m x m矩阵中的每个单元格都包含一个介于 1-255 之间的值来表示像素值。

该数据包含一个n x1 标签向量。但是，尝试使用 LIBLINEAR 函数 train(training_labels, sparse(training_data)) 会产生错误。我认为这是因为 training_data 是一个 3d 矩阵。我错过或不理解哪些步骤？我假设因为 training_labels 是n x1，所以 training_labels 向量中的每个值都映射到一个m x m数据矩阵。不是这样吗？

谢谢！

Answer 1

是的，一个 mxm 数组是一个特征向量，但它具有矩阵的形式。liblinear 可能无法处理这个问题。正如评论中所写，您必须更改数据格式。如果 A 是您的 3d 数组，则

reshape(A, m * m, n)

给你一个 m² 行和 n 列的二维矩阵。