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我有几组关于异常值检测的问题：

1. 我们可以使用 k-means 找到异常值吗？这是一个好方法吗？

2. 是否有任何不接受用户输入的聚类算法？

3. 我们可以使用支持向量机或任何其他监督学习算法进行异常值检测吗？

4. 每种方法的优缺点是什么？

我的 BE 最后一年的项目是关于手语识别的。在为愚蠢用户生成的标志视频中看到的模式选择正确的分类技术时，我感到非常困惑。我了解到神经网络（NN）在几个方面都优于隐马尔可夫模型，但微调 NN 的参数需要大量时间。此外，一些报告称支持向量机的性能优于 NN。我在这些替代方案中选择什么，或者还有其他更好的替代方案，以便在 4-5 个月内完成我的项目并且我可以继续攻读硕士学位？

我有一个作业是用支持向量机对多类图像进行分类。我不允许使用任何工具箱，我必须自己编写 SVM 代码。我必须在 MATLAB 中实现它。由于我对 MATLAB 不熟悉，所以在实现上遇到了一些麻烦。

你能建议我任何基本解释 svm 实现的伪代码或论文吗？我的意思是我知道 SVM 的理论，但我只是不擅长编程。或者任何 SVM 代码都可能非常有帮助！

提前谢谢你的帮助。

我刚刚开始了一个文本分类的应用程序，我已经阅读了很多关于这个主题的论文，但是直到现在我不知道如何开始，我觉得我没有得到完整的图像。我已经获得了训练数据集并阅读了它的描述，并获得了 SVM 算法 (SVM.Net) 的一个很好的实现，但我不知道如何在这个实现中使用该数据集。我知道我应该从数据集的文本中提取特征并将这些特征用作 SVM 的输入，所以任何人都可以告诉我有关如何提取文本特征并将它们用作 SVM 算法的输入的详细教程，然后使用这个算法对新文本进行分类？如果有一个关于使用 SVM 进行文本分类的完整示例，那就太好了。

任何帮助，将不胜感激。提前致谢。

因此，我试图了解 SVM 算法的工作原理，但我只是无法弄清楚如何在具有数学意义的 n 维平面的点中转换一些数据集，以便通过超平面分离这些点并对其进行分类。

这里有一个例子，他们试图对老虎和大象的图片进行分类，他们说“我们将它们数字化为 100x100 像素的图像，所以我们在 n 维平面上有 x，其中 n=10,000”，但我的问题是它们是如何转换实际上仅代表一些具有数学意义的颜色代码 IN 点的矩阵，以便将它们分类为 2 个类别？

可能有人可以在 2D 示例中向我解释这一点，因为我看到的任何图形表示都只是 2D，而不是 nD。

我想用 SVM 编写一个垃圾邮件过滤程序，我选择 libsvm 作为工具。
我收到了 1000 封好邮件和 1000 封垃圾邮件，然后我将它们分类为：
700 份好邮件 700 份垃圾邮件
300 份好测试邮件 300 份垃圾测试邮件
然后我编写了一个程序来计算每个单词在每个文件中出现的时间，得到的结果如下：

我了解到 libsvm 需要如下格式：

1 1:3 2:1 3:0
2 1:3 2:3 3:1
1 1:7 3:9

作为其输入。我知道 1, 2, 1 是标签，但是 1:3 是什么意思？
我怎样才能将我拥有的东西转换成这种格式？

我对 SVM 或任何这些分类技术完全陌生。现在我正在学习如何使用 SVM-multiclass 对数据进行分类，我很困惑：

我完全理解 svm-learn 如何通过创建超平面和东西以及寻找支持向量来处理训练数据。

我似乎没有得到 svm-classify 的工作原理，或者更确切地说，它的实际功能是什么？从它的名字来看，svm-classify 应该“将类分配给未分类的点”，但它似乎只是给了我测试集上的“错误”和“平均损失”。

更清楚：

如果我用这个文件训练 svm：

然后我像这样通过测试文件：

所以 svm_classify 应该将类输出到这些数据......

不应该吗？

我想用关联规则作为特征（检测恶意软件）进行 SVM 分类，这可能吗？或者有没有关于这个主题的出版物？

我正在尝试为支持向量机起草一份 PMML 文档，但我对 dmg.org 上指定的 SupportVectorMachine 标记的 targetCategory 属性感到困惑。我的问题是，当有两个以上的分类器时，这应该如何工作？在需要的地方是否应该有一个 targetCategory 和附加的 alternateTargetCategory 属性？

鉴于 Iris 数据集，我猜它会是这样的：

我正在使用 libsvm 进行多类分类。如何附加分类分数，以比较分类的置信度，给定样本的输出为：