SVM、特徴ベクトル
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バイナリ分類のサポートベクターマシンの学習データ(特徴ベクトル)についてお尋ねします。
ドキュメンテーションでは2次元(平面)でのfitcsvmやpredictの使い方が解説されています。
これを3次元や4次元の特徴ベクトルに拡張するためには、fitcsvmのベクトルXを3列(4列)にすればよいのでしょうか？
また，この場合の分離空間の表示の例がありましたら御教示ください。
采纳的回答
Kenta
2019-2-22
したのコードにあるように、３列にすればできます。
分離平面の例としては、下のようなものがありました。一度試してみてください。
load fisheriris
X = meas(:,1:3);
y = ones(size(X,1),1);
SVMModel = fitcsvm(X,y,'KernelScale','auto','Standardize',true,...
'OutlierFraction',0.05);
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