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所以我想确定我的 SVM 分类器alpha的beta和gamma值，我训练了我的 SVM 分类器并确定了 alpha 和支持向量。我的支持向量每行有 3 个变量，下面是我的支持向量中的十行：

0.0904235536887480  -0.269325475875919  -0.678528701392414
-0.321039098061280  -0.507618180664821  -1.42365662798284
-0.0737761304021185 -0.269641311369441  -0.647521877863172
0.00105779420640393 -0.311226557946309  -0.667506146498475
0.0913098589312967  -0.289462325547514  -0.391261050348894
0.00622693949845773 -0.166248587146820  -0.149546793127464
-0.292302915842567  -0.564676268888150  -1.60153093563523
0.112997393643248   -0.310512134534035  -0.725281274142312
-0.135361511770186  -0.456321702624641  -1.26973221898260
-0.173160731078767  -0.434439033384469  -1.22687774941370

同样下面是我的 alpha 中的十行：

-1
-1
-1
-1
-1
-1
-1
-1
-1
-1

所以我基本上做的是像这样确定系数：

c = (-1)*[0.0904*x1 + (-0.2693)*x2 + (-0.6785)*x3] + (-1)*[(-0.321)*x1 + (-0.5076)*x2 + (-1.4236)*x3].....

依此类推，直到我的大小alpha。

所以我在 Matlab 中编写了以下代码

syms x1, syms x2, syms x3;

alpha = SVMStruct.Alpha;
svm_vec = SVMStruct.SupportVectors;

for i = 1:size(alpha,1)
    c(i) = alpha(i)*(svm_vec(i,1)*x1 + svm_vec(i,2)*x2 + svm_vec(i,3)*x3);
end

sum_it = sum(c);

但这产生了一个非常奇怪的输出：

(107845064549358722206080751595348329973204613074833920445585562521882937008164658045489239834546021458299139*x1)/50534761550197893278639420198779799540396107395587434771118149413836407509953624874438129483687080755200 + (95720990302914087945142311872326568914380675701489099929103269189530321664249312169660240242394455632803627*x2)/134178504805697854567421908803656709124500009291732154392279224305703564767807900528680550698065697177600 + (90626366614084720573448362168042659133754200934323766866906741825007634289583081638045482944881264585156183*x3)/125521827076297992982426946945356276277758073208394596044390242092432367040852552107475353878835652198400

这是预期的输出吗？为什么我得到它作为分数？

从输出看，我是否正确地实现了我的方程？

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您对计算的输入是符号变量，因此使用这些变量的任何计算都将产生一个也是符号变量的精确值。如果您想要结果的近似浮点表示，您需要将总和转换为double

double(sum_it)

不过，为了做到这一点，您需要为 、 和 指定x1实际x2值x3

double(subs(sum(c), [x1, x2, x3], [1, 2, 3]))

话虽如此，我认为您真正想要的是求解方程组。您可以使用\运算符来执行此操作

variables = svm_vec \ alpha;
于 2017-02-14T15:49:39.027 回答