如何计算支撑向量数(SVs)

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支持向量机（SVM）是一个成熟的单分类器，常常用于对比实验中。往往需要统计支持向量数量来比较算法优劣，MATLAB有自带的SVM工具箱，用法如下：

1 [train, test] = crossvalind('holdOut',groups);
2 cp = classperf(groups);
3 svmStruct = svmtrain(data(train,:),groups(train));//训练
4 classes = svmclassify(svmStruct,data(test,:));//测试
5 classperf(cp,classes,test);
6 cp.CorrectRate

程序运行后，svmStruct中的数据如下图：

其中SupportVectors(SVs)就是总共的支撑向量数量，（训练样本数为408，dim为6400）。