如何在 MATLAB 中找到 SVM 分类器的分数？

Question

我目前正在做一个关于多模态生物识别的项目（分数级别的融合）。所以我需要在融合之前得到分数。 谁能告诉我如何使用经过训练的 SVM 分类器获得特定测试样本的分数？

我在 MATLAB 中使用了内置的 svmtrain 和 svmclassify 函数。

Answer 1

不幸的是svmclassify函数只输出类的标签，没有距离（分数）。您将不得不编写自己的分类函数。幸运的是，这很容易：因为你有 svmclassify 的统计工具箱，你可以很容易地查看函数的源代码

edit svmclassify

您会看到大部分功能都在检查输入等。重要的部分是缩放数据：

sample(:,c) = svmStruct.ScaleData.scaleFactor(c) * ...
              (sample(:,c) +  svmStruct.ScaleData.shift(c));

并使用内置函数svmdecision进行分类：

outclass = svmdecision(sample,svmStruct);

从svmdecision的定义你会看到它输出了距离f，但是svmclassify忽略了它。因此，您可以轻松创建一个新函数，它看起来几乎完全类似于svmclassify，但也返回f：

1   function [outclass,f] = svmclassify(svmStruct,sample, varargin)
...
112    [outclass,f] = svmdecision(sample,svmStruct);
...
158    outclass = []; f = [];

您会发现svmdecision 是private function。为了能够从您的函数中调用它，您必须在本地文件夹（或任何子文件夹）中制作副本。