这段代码的目的是帮助可视化学习分类器,当培训非线性C-SVMs分类二维数据特性(2)2个或更多的类。当C =正给硬边缘分类器,而C <正给1-norm软分类器。(见命题6.12和Eq。文献[2]中(7.1))

MATLAB的quadprog用于解决双变量。解算器被设置为使用内点法。高斯径向基函数(RBF)内核用于生成非线性边界。

在二进制分类文件(SVMtrial.m):有6个不同的训练集。输出的三维网格图分类器和支持向量的个数。万博1manbetx

对二进制分类数据集:
(1)典型的
(2)鞍
(3)随机
(4)随机的,在椭圆W / 1例外
(5)螺旋
(6)不平衡+重叠

在多层次分类文件(DAGsvm.m):有5个不同的训练集。输出的三维网格图K * (K - 1) / 2分类器,训练集的情节,一个训练样本分类错误列表。你也可以让代码估计RBF核函数宽度,根据[4]。我用DAG-SVM算法[3]的多层次分类。输出网格情节,因此,安排在一个有向无环图(DAG)。

数据集的多层次分类:
(1)(3类)费舍尔虹膜-花瓣
(2)(4类)风扇W / 4武器
(3)随机圈(6类)
(4)(5类)东南亚地图
(5)(7类)彩虹

你可以先简单地运行SVMtrial。米或DAGsvm.m。与这些,用户可以改变某些数据点或hyperparameters(内核宽度和框约束),直接看到3 d多方面的视觉效果。我希望这是有用的用于教育目的。这个实现是使用Ref。[5]。

引用:

[1]由Andrew Ng Coursera——机器学习。
[2]支万博1manbetx持向量机,Cristianini & Shawe-Taylor, 2000
[3]普拉特et al。大型多级分类保证金无进取心的人,捏的进步,2000年。
[4]Karatzoglou et al。支持万博1manbetx向量机在R统计软件学报,2006年5月15日(9)。
[5]Eyo et al。“开发实时目标流的政权使用内核方法标识符”,IEEE反式。在控制论,DOI 10.1109 / TCYB.2019.2910257。