xml - SVMを使用して、「特徴ベクトル」ではなく「特徴マトリックス」の入力でトレーニングサンプルを学習することは可能ですか？

Question

SVMを使用して、「特徴ベクトル」ではなく「特徴マトリックス」の入力でトレーニングサンプルを学習することは可能ですか？各ドキュメントを機能マトリックスとして表すことにより、XMLドキュメントを分類する必要があります。通常、特徴ベクトルは、テキスト分類のためにSVMをトレーニングするために使用されます。ただし、XMLドキュメントを特徴ベクトルとして表すと、構造情報が失われる可能性があります。

前もって感謝します！

Answer 1

標準的な方法は、行列を「ラスタライズ」することによって「長いベクトル」を作成することです。

最終的に、SVMはポリゴンではなく、線または超平面に解決されます。