FitSCVM -多个类，28x28个0到1之间的数字矩阵

Question

我需要使用支持向量机将28x28矩阵区分为9个类。有60 000项培训投入和10 000项测试投入。

我目前的计划如下：

clear;
load mnist.mat
xtest = xtest ./ 255; <--- Normalizing the data
xtrain = xtrain ./ 255;

SVMModels = cell(9,1);
classes = unique(ytrain);
rng(1); % For reproducibility
blah = fitcsvm(xtrain, ytrain);


for j = 1:numel(classes);
    indx = strcmp(ytrain,classes(j)); % Create binary classes for each classifier
    SVMModels{j} = fitcsvm(xtrain,indx, 'KernelFunction','rbf','BoxConstraint',1);
end

我认为问题的原因之一是输入量为28x28。我该怎么解决这个问题？

更多信息：

xtest: 28x28x10000
ytest = 1x10000
xtrain = 28x28x60000
ytrain = 1x60000

Answer 1

你是对的。fitcsvm要求输入训练示例是一个N x P矩阵，其中N是样本的总数，P是特征的总数。在您的情况下，您必须做的是重塑数组，使xtrain和xtest成为60000 x 784。784是由于28 x 28。具体来说，您必须展开，使其适合于单个向量。类似地，类标签必须是N x 1，所以只需转置ytrain和ytest即可。

要实现所需的整形，可以使用reshape，如下所示：

xtrain_final = reshape(xtrain, 784, 60000).'; %'
xtest_final = reshape(xtest, 784, 60000).'; %'
ytrain_final = ytrain.'; %'
ytest_final = ytest.'; %'

现在，训练和测试示例的重塑有点奇怪。在重塑时，MATLAB是如何工作的，这是它在列主要基础上执行的。这意味着，当您重新塑造，它需要一次列产生您的结果。因此，因为您的矩阵是28 x 28 x 60000，所以3D矩阵的每个部分都是28 x 28。因此，为了方便列的主要排序，您可以将每个2D片放到一个列中。因此，您将有60000列对应于60000个培训示例。现在您需要做的最后一件事是转换这个结果，以获得fitcsvm所需的内容。

现在已经完成了，你可以训练你的模型了。