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晝夜星雨新蟲 (初入文壇)
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[求助]
為什么利用svm進行分類的時候進行特征提取的結(jié)果比沒有特征提取還要差呢？ 已有1人參與
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對于數(shù)據(jù)集進行預(yù)處理時，嘗試了SVM-RFE，F(xiàn)FT，小波分解與重構(gòu)，小波包分解與重構(gòu)，小波包提取能量和方差。參數(shù)尋優(yōu)時嘗試了網(wǎng)格尋優(yōu)，粒子群等方法。求指導(dǎo)？是提取方式不對嗎？ 我是規(guī)范化之后進行的特征提取，特征提取完再進行分類。 是利用svm基于TEP過程的數(shù)據(jù)集進行的故障診斷，對于故障進行分類。 |
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晝夜星雨
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3樓2013-12-10 23:58:24
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4樓2013-12-11 07:25:34
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【答案】應(yīng)助回帖
感謝參與，應(yīng)助指數(shù) +1
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這個問題可以理解。 我覺得關(guān)鍵點在于你提取的特征，如果你用線性SVM, 這考慮你提取的特征在線性情況下是否可分性較好。舉個例子： 你的原始特征是圖像的像素點，可能在原始空間（假設(shè)線性空間），你的樣本可分性還可以，用線性SVM還是可以取得不錯的分類效果。當你對圖像提取的協(xié)方差矩陣特征時，協(xié)方差矩陣特征是黎曼空間（非線性空間），這時候用線性SVM基本是不可分的，所以可能要考慮核的SVM。 因此，建議您兩個策略： 1. 提取特征時考慮特征的屬性，實在不行的話，可以用降維的方法對特征降維試試。 2. 用基于核的SVM試試。 另，libSVM 解決20類問題綽綽有余，我試過百類以上的，是沒問題的。加油，祝好。 |
5樓2013-12-13 11:45:27
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