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저차원에서 중간 차원까지의 데이터 세트에 대한 정확도를 높이고 더 폭넓은 커널 함수 선택권을 원한다면분류 학습기앱을 사용하여 이진 SVM 모델이나 SVM 이진 학습기를 포함하는 다중클래스 오류 수정 출력 코드(ECOC) 모델을 훈련시키십시오. 명령줄 인터페이스에서fitcsvm
을 사용하여 이진 SVM 모델을 훈련시키거나fitcecoc
를 사용하여 이진 SVM 학습기로 구성된 다중클래스 ECOC 모델을 훈련시키면 유연성을 높일 수 있습니다.
고차원 데이터 세트에 대한 계산 시간을 단축하려면fitclinear
를 사용하여 선형 SVM 모델과 같은 이진 선형 분류 모델을 효율적으로 훈련시키거나fitcecoc
를사용하여SVM모델로구성된다중클래스ECOC모델을훈련시키십시오。
빅데이터에 대해 비선형 분류를 수행하는 경우Fitckernel
을 사용하여 이진 가우스 커널 분류 모델을 훈련시키십시오.
분류 학습기 | 머신러닝 지도 학습을 사용하여 데이터를 분류하도록 모델 훈련시키기 |
分类vmPredict | Classify observations using support vector machine (SVM) classifier for one-class and binary classification |
Train Support Vector Machines Using Classification Learner App
Create and compare support vector machine (SVM) classifiers, and export trained models to make predictions for new data.
분리 초평면과 커널 변환을 사용하여 SVM을 통해 이진 분류를 수행합니다.
This example shows how to use the ClassificationSVM Predict block for label prediction in Simulink®.
Signal Classification Using Wavelet-Based Features and Support Vector Machines(Wavelet Toolbox)
波音图数据的小波时间散射分类(Wavelet Toolbox)