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Matlab で Libsvm を使用してモデルを開発しました。CV を使用して最適なパラメーターを選択し、データセット全体をトレーニングするモデルを取得しました。より良い結果を得るために正規化を使用します。

 maximum=max(TR)+0.00001;
 minimum=min(TR);

 for i=1:size(TR,2)
             training(1:size(TR,1),i)=double(TR(1:size(TR,1),i)-maximum(i))/(maximum(i)-minimum(i));
 end

モデルを直接使用して、新しいデータの分類を取得するにはどうすればよいでしょうか? クラスラベルのないレコードを意味します。モデル情報から関数を手動で構築する必要がありますか?

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libsvmtrainトレーニング データのトレーニングに使用していますか? その場合、テスト/将来のデータを分類するために使用できる出力引数があります。次に、その出力構造をsvmpredictテスト データと共に に渡します。

于 2012-05-22T15:34:02.710 に答える