svm多分类

libsvm 多分类

 

cmd ='-c 1.3195 -g 0.00097656';  %这个是原始数据第一次得到的cg

参数固定和不固定效果基本一样

正确率才66%

年前实验都做到93%了，过完年太久才拿到数据，居然忘记怎么做的了-_-||

现在重新试

 

 

查了网上说要数据归一化0,1，

[F,psF]=mapminmax(F');
%映射函数范围设置为0到1
psF.ymin=0;
psF.ymax=1;
%对数据集进行0,1归一化
[F,psF]=mapminmax(F,psF);
F=F';

归一化后要重新选择c g，做个最优化的cg

% 选best c g
if idx==1
[bestacc,bestc,bestg] = SVMcgForClass(label(idx_train),F(idx_train,:),-10,10,-10,10);   %-10是指2的-10/10次方
cmd = ['-c ',num2str(bestc),' -g ',num2str(bestg)];
end

 

然后正确率从66%到了94%