今天做了利用libsvm對恆星光譜進行分類的train和predict，原計畫在boosting分類的過程中進行libsvm的引數調整，但發現這樣做無法保證每次訓練的基分類器的準確度，於是今天下午將libsvm從boosting**中分離出來，進行了初步定的train和predict。
起先對libsvm的使用並不是十分明了，今天嘗試讀了一下libsvm_train的核心原始碼，對train函式的使用有了乙個明確的了解，在此結合原始碼做簡單介紹：
private void parse_command_line(string argv) 時進行下列判斷，否則跳出迴圈。注意這裡是可以進行多個引數同時改變的，即可以輸入形式為argv =
break
; if (++i >= argv.length)
exit_with_help();
switch (argv[i - 1].charat(1))
break
; case 'w':
++param.nr_weight;
param.weight_label[param.nr_weight - 1] = atoi(argv[i - 1]
.substring(2));
param.weight[param.nr_weight - 1] = atof(argv[i]);
break
; default:
system.err
.print("unknown option: " + argv[i - 1] + "\n");
exit_with_help();}}
svm.svm_set_print_string_function(print_func);
// determine filenames
if (i >= argv.length)
exit_with_help();
input_file_name = argv[i];//引數後第乙個字串為訓練集路徑
if (i < argv.length - 1)
model_file_name = argv[i + 1];//引數後第二個字串為模型儲存路徑
else
}
在今天的模型訓練中還出現了乙個差錯值得注意，當時我用了100條光譜（5000維）作為訓練集進行訓練，然後用其他100條光譜進行測試，測試準確率特別低，保持在11%左右，學長指出在高維的環境下如此小的訓練集訓練出的分類器是說明不了任何問題的，形象的解釋如圖:
一般來說，待分類的資料的維數越高，訓練乙個分類面就越困難，需要的訓練資料也就越多。目前正在用資料集為1w的資料進行引數的調整，明天更引數調整方法總結。
今天還和學長討論了有關libsvm使用時的一些問題和處理恆星光譜時的對一些問題的思考：
1.在利用libsvm處理低維資料時可以採用稍微複雜一些的核函式，如libsvm自帶的rbf核函式；當處理維度比較高的資料時，採用一些簡單的核函式（如線性函式）往往可以在很快的時間內得到稍遜色於複雜函式的分類器，雖然精度略有降低，但是速度上有很大提公升。
2.利用cnn處理影象問題時對平移、旋轉變換不敏感，在資料中存在較多這樣的變幻時可以考慮運用cnn
3.處理標籤錯誤問題的解決方法：
1）利用聚類的思想，對光譜進行粗分類，根據多個分類器的分類結果對光譜進行投票，決定是否保留此光譜資料，這樣可以排除掉很大一部分本身標籤錯誤和分類錯誤的資料，剩下的光譜資料擁有較高的置信度，再用其進行分類器訓練的過程中可以遮蔽掉標籤錯誤的影響。
2）利用rbm網路進行學習，因為rbm在手寫體識別中擁有十分優秀的實驗結果，擬利用手寫體資料隨機置錯20%的訓練集資料來檢驗其對訓練集錯誤的容忍度，從而判斷是否適用於光譜資料。
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