matlab - FitSCVM - 多个类，28x28 0 到 1 之间的数字矩阵

Question

我需要使用SVM将28x28矩阵区分为9类。有 60,000 个训练输入和 10,000 个测试输入。

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

我认为问题是由于输入为 28x28 造成的。我该如何解决这个问题？

其他信息:

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 是样本总数，P 是特征总数。在您的情况下，您需要做的是 reshape 您的数组，以便xtrain和xtest为60000 x 784。 784 是由于 28 x 28。具体来说，您必须展开 3D 矩阵的每个切片，使其适合单个向量。同样，类标签必须为 N x 1，因此您只需转置 ytrain 和 ytest。

要实现所需的 reshape ，您可以使用 reshape像这样:

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 reshape 有点奇怪。 MATLAB 在 reshape 时的工作原理是，它以列为主为基础执行此操作。这意味着当您 reshape 时，一次需要列才能产生结果。因此，由于您的矩阵为 28 x 28 x 60000，因此 3D 矩阵的每个切片均为 28 x 28。因此，为了方便列主要排序，您需要获取每个 2D 切片并将其拟合到单个列。因此，您将拥有 60000 列，对应于 60000 个训练示例。您现在需要做的最后一件事是转置此结果以获得 fitcsvm 所需的内容。

现在完成了，您可以训练您的模型。