使用 libsvm 绘制决策边界

Question

我想为虹膜数据的分类绘制决策边界。由于决策边界是 4D 空间中的超计划，因此绘制决策边界并不简单。

根据LIBSVM FAQ page，我们应该执行以下操作以获得 w 和 b。假设目标是找到第 1 类和第 3 类的向量 w。

coef = [m.sv_coef(1:3,2); m.sv_coef(25:42,1)];
SVs = [m.SVs(1:3,:); m.SVs(25:42,:)];
w = SVs'*coef;
b = -m.rho(2);

我想通过仅选择 2 维数据来在 2D 空间中绘制边界。 我该怎么办？

Answer 1

您的代码是正确的。您应该尝试可以适当分离 2 个类的 2 维。尝试 1 和 3。