使用 LibSVM 进行分类

【问题标题】：Classification using LibSVM使用 LibSVM 进行分类
【发布时间】：2013-08-27 07:48:25
【问题描述】：

我正在使用 LibSVM 进行一些多类分类。我使用 LibSVM 的 MATLAB 接口训练了模型。然后我以 C 可以识别的格式保存了这个模型。我现在想在 C 中使用 svm_predict 进行分类。我无法重现我在 MATLAB 中看到的结果。事实上，无论我输入什么测试向量（甚至是零向量），我都会得到相同的类输出，我认为问题在于我将测试向量 x 加载到 svm_node 结构中的方式。下面是代码sn-p。如果这是正确的方法，或者我遗漏了什么，请告诉我。

struct svm_model *libsvm_model = svm_load_model('mymodel.svm');
struct svm_node x[2001]; // this is for one feature vector of size 2000x1
int index = 1;
int i = 0;

for (i = 0; i < features.size(); i++) {
  x[i].index = index;
  x[i].value = features.at(i); 
  index = index + 1; 
}

x[i+1].index = -1;
x[i+1].value = '?';

double result = svm_predict(libsvm_model, x);

【问题讨论】：

标签： c opencv libsvm

【解决方案1】：

这似乎是个问题：

x[i+1].index = -1;
x[i+1].value = '?';

libsvm 要求 svm_node 是一个输入向量，它应该有正索引和双精度值。你不应该“留下”一些奇怪的空白维度。

顺便说一句，你不需要index变量

for (i = 0; i < features.size(); i++) {
  x[i].index = index;
  x[i].value = features.at(i); 
  index = index + 1; 
}

等价于

for (i = 0; i < features.size(); i++) {
  x[i].index = i + 1;
  x[i].value = features.at(i);  
}

【讨论】：