如何在MATLAB中找到SVM分类器的得分？

Question

我目前正在做一个关于多式生物识别的项目(分数级的融合)。所以我需要在融合前得到分数。有人能告诉我如何使用经过训练的SVM分类器来获取特定测试样本的分数吗？

我在MATLAB中使用了内置的svmtrain和svmclassify函数。

Answer 1

不幸的是，svmclassify函数只输出类的标签，没有距离(分数)。您必须编写自己的分类函数。幸运的是，这非常容易:因为您有带有svmclassify的统计工具箱，所以您可以轻松地使用

edit svmclassify

您将看到大部分功能是检查输入等。重要的部分是缩放数据：

sample(:,c) = svmStruct.ScaleData.scaleFactor(c) * ...
              (sample(:,c) +  svmStruct.ScaleData.shift(c));

并使用内置函数svmdecision进行分类。

outclass = svmdecision(sample,svmStruct);

从svmdecision的定义中可以看出，它输出了距离f，但是svmclassify忽略了它。因此，您可以轻松地创建一个新函数，它看起来与svmclassify非常相似，但也可以返回f。

1   function [outclass,f] = svmclassify(svmStruct,sample, varargin)
...
112    [outclass,f] = svmdecision(sample,svmStruct);
...
158    outclass = []; f = [];

您会发现svmdecision是一个私有功能。要从函数中调用它，您必须在本地文件夹(或任何子文件夹)中创建一个副本。