OpenCV SVM多類分類問題程式設計示例

// test_max.cpp : 定義控制台應用程式的入口點。

//#include "stdafx.h"
#include #include #include #include #include using namespace std;
int main()
;   cvmat labelsmat = cvmat(16, 1, cv_32fc1, labels);  
//訓練資料矩陣
float trainingdata[16][2] = , , , ,,,,,,,,,,,, };  
cvmat trainingdatamat = cvmat(16, 2, cv_32fc1, trainingdata);  
// step 2:  
//訓練引數設定
cvsvmparams params;  
params.svm_type = cvsvm::c_svc;				 //svm型別
params.kernel_type = cvsvm::linear;			 //核函式的型別
//svm訓練過程的終止條件, max_iter:最大迭代次數  epsilon:結果的精確性
params.term_crit = cvtermcriteria(cv_termcrit_iter, 100, flt_epsilon ); 
// step 3:  
//啟動訓練過程
cvsvm svm;  
svm.train( &trainingdatamat, &labelsmat, null,null, params); 
// step 4:  
//使用訓練所得模型對新樣本進行分類測試
for (int i=-5; i<15; i++)  
;		   cvmat samplemat; 
cvinitmatheader(&samplemat,1,2,cv_32fc1,a);
cvmset(&samplemat,0,0,i);										// set m(i,j)
cvmset(&samplemat,0,1,j);										// set m(i,j)
float response = svm.predict(&samplemat); 
cout<
}cout<
}  // step 5:  
//獲取支援向量
				
svm的多類分類問題
最近在看svm用於說話人識別，需要對訓練語音進行正負類區分，從而訓練合適的分類面。現在把自己看的東西大致總結一下，如果有錯的，或者不明白的，請指出，謝謝！傳統的svm使用與說話人確認，因為svm是乙個二分類，而確認也是乙個二分問題，接受 或 拒絕 將目標說話人作為正類，選取合適的冒認者集合作為負類，...
				
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1對其他 one vs rest,ovr 對每個類別c，訓練乙個logistic回歸分類器 對新的輸入x，選擇使得 多項分布 在概率分布中，貝努利 bernoulli 分布的輸出只有兩種取值。multinoulli分布，或稱為範疇分布 categorical distribution 輸出有k種取值...