c++ - libsvm - 训练信号

Question

总的来说，我对 ML 和 SVM 等还不熟悉。我有一个信号的 x,y 数据点数组。该信号类似于心电图(如下)。我想训练 SVM 对正常心电图信号与非正常(异常)信号进行分类。使用 LibSVM(或任何其他 SVM 库)实现此目的的最佳方法是什么？

Answer 1

Support Vector Machines像几乎所有classifiers要求训练样本表示为 feature vectors位于特征空间中。

为了创建这样的特征向量，你必须这样做 feature extraction到你的信号。也就是说，您必须从信号中提取一些可测量的区分尺度不变特征(例如 wavelet coefficients )。

完成此操作后，您必须将特征向量组织为数据矩阵的行(或列)。数据矩阵是一个二维矩阵，其中的行(或其列)是先前提取的特征向量。例如，假设您有 3 个由 3D 特征向量表示的信号(即，您从每个信号中提取了 3 个特征)。

, ,

(其中 T 表示转置)。

那么你的数据矩阵将是:

创建数据矩阵后，您必须创建数据标签的 vector 。标签 vector 是一个一维 vector ，其行数(或列数)与数据矩阵相同，并且包含与特征向量对应的类标签。由于您的问题由两个类(即正常和非正常)组成，您的标签 vector 将只有 2 个符号(例如，正常 = -1，非正常 = 1)。继续前面的示例，如果 正常和 非正常，您的标签 vector 将类似于

现在就 LibSVM 部分而言:LibSVM使用 LibSVM format将数据矩阵与类标签一起存储在 .txt 文件中。 文件格式为:

<label> <index1>:<value1> <index2>:<value2>

按照我们的示例，您的文件内容将如下所示:

-1 1:1 2:2 3:3
-1 1:4 2:5 3:6
 1 1:7 2:8 3:9

但请记住，如果您有零个值，则可以忽略它们。例如如果 那么你的文件将如下所示:

-1 2:2 3:3
-1 1:4 2:5 3:6
 1 1:7 2:8 3:9

另请注意，在文件的每一行中，首先写入特征向量的类标签，然后写入其值。

创建上述文件后，您就可以开始了。在 LibSVM's site您会发现所有说明都需要它来使用您的文件运行 LibSVM。