Matlab libsvm - 向量系数 w 有问题

Question

我的数据矩阵是一个 1000x65K 的矩阵，其中包含 500 个正例和 500 个负例。我的特征是二进制的（0 或 1）。我的标签是 [ones(500,1); -ones(500,1)];

我正在使用以下代码训练线性支持向量机：

ost = 0.1;
epsilon = 2;
gamma = 0.1;
degree = 3;
coef0 = 0;

options_string = ['-s 0 -t 0 ' ' -c ' num2str(cost) ' -p ' num2str(epsilon) ' -g ' num2str(gamma) ' -d ' num2str(degree) ' -r ' num2str(coef0) ' -b 1'];
SVRModel = svm_train(data, labels , options_string);

我正在使用以下代码计算系数向量 w：

w = zeros(1,M);
for i=1:length(SVRModel.sv_coef)
    w = w + SVRModel.sv_coef(i)*SVRModel.SVs(i,:);
end

但是，结果向量 w 的所有值都是相同的。另外，我得到了 484 个支持向量，所有前 424 个 svm 系数都是 0.1，其余的（也是 424 个）是 -0.1。

怎么可能？有人可以解释一下我的问题吗？

谢谢，

吉尔。

Answer 1

首先，线性 SVM 中不需要 gamma 和 coef0。

其次，我认为应该是

SVRModel = svm_train(labels, data, options_string);

在您的培训过程中。

你可以向量化权重和偏差项。

w = model.SVs' * model.sv_coef;
b = -model.rho;