SVM 分类是如何工作的？

Question

我对 SVM 或任何这些分类技术完全陌生。现在我正在学习如何使用 SVM-multiclass 对数据进行分类，我很困惑：

我完全理解 svm-learn 如何通过创建超平面和东西以及寻找支持向量来处理训练数据。

我似乎不明白 svm-classify 是如何工作的，或者更确切地说，它的实际功能是什么？ 从它的名字来看，svm-classify 应该“将类分配给未分类的点”，但它似乎只是给了我测试集上的“错误”和“平均损失”。

更清楚：

如果我用这个文件训练 svm：

class-label : data

然后我像这样通过测试文件：

    data1
    data2
    .
    .
    dataN

所以 svm_classify 应该将类输出到这些数据...

不应该吗？

Answer 1

看起来您使用的是svm-light，但不是libsvm。 训练数据后，您应该有一个模型文件。 然后按如下方式运行 svm_classify：

svm_classify [options] example_file model_file output_file

分类结果要写在output_file。