java - Encog SVM 不会训练

Question

我正在尝试训练 SVM 来对两个螺旋数据进行分类。

我的输入是一个 3 列的 CSV 文件，前两列是螺旋(未归一化)上一个点的 (x, y) 坐标，第三列是该点所属的螺旋(类) .

我首先规范化 CSV 文件，使前两列介于 0 和 1 之间(第三列保持不变)。

然后我按如下方式创建和训练 SVM

    CSVNeuralDataSet trainingSet = new CSVNeuralDataSer(normaliseCSV("/path/to/data/file"), 2, 1, false);

SVM svm = new SVM(2, false);

final SVMSearchTrain train = new SVMSearchTrain(svm, trainingSet);

int epoch = 0;

do {
  train.iteration();
  System.out.println("Epoch $: " + epoch + " Error: " + train.getError());
  epoch++;
} while(train.getError() > 0.01);

train.finishTraining();

但是，do...while 循环最终变成了一个无限循环，因为训练误差大约为 0.4，而且它永远不会改变。

数据集包含大约 200 个样本，只有两个类(0 和 1)。

谁能告诉我为什么会失败？

编辑:Here is a pastebin link约占训练数据的 10%。

Answer 1

好问题。您的问题是 SVM 无法为螺旋数据建立分离曲线。我建议你尝试归一化技巧，但不是根据 X、Y 坐标作为直线进行归一化，而是 switch至 polar system of coordinates .并可能考虑阿基米德螺线、对数螺线等。 .请看图片。螺旋数据需要 SVM 构建一些函数来分离 Class 1 和 Class 2 之间的数据，我很确定这对 SVM 来说不是一件容易的事。但是，如果您会找到从螺旋数据表示切换到线性数据表示的方法，那么 SVM 将需要在两条曲线之间建立分离，这会容易得多。