模式识别第二次上机实验报告.docx

北京科技大学计算机与通信工程学院模式分类第二次上机实验报告姓名:XXXXXX学号:00000000班级:电信11时间:-04-16一、(SVM)的原理、核函数类型选择以及核参数选择原则等;二、,首先要把数据转换成Libsvm软件包要求的数据格式为:labelindex1:value1index2:value2...其中对于分类来说label为类标识,指定数据的种类 ;对于回归来说label为目标值。(我主要要用到回归)Index是从1开始的自然数,value是每一维的特征值。该过程能够自己使用excel或者编写程序来完成,。:先将数据按照下列格式存放(注意label放最后面):,接着工具->宏执行行FormatDataToLibsvm宏。就能够得到libsvm要求的数据格式。将该数据存放到文本文件中进行下一步的处理。。该过程要用到libsvm软件包中的svm--scale用法:用法:svmscale[-llower][-uupper][-yy_lowery_upper][-ssave_filename][-rrestore_filename]filename(缺省值:lower=-1,upper=1,没有对y进行缩放)其中,-l:数据下限标记;lower:缩放后数据下限;-u:数据上限标记;upper:缩放后数据上限;-y:是否对目标值同时进行缩放;y_lower为下限值,y_upper为上限值;(回归需要对目标进行缩放,因此该参数能够设定为–y-11)-ssave_filename:表示将缩放的规则保存为文件save_filename;-rrestore_filename:表示将缩放规则文件restore_filename载入后按此缩放;filename:待缩放的数据文件(要求满足前面所述的格式)。缩放规则文件能够用文本浏览器打开,看到其格式为:ylowerupperminmaxxlowerupperindex1min1max1index2min2max2其中的lower与upper与使用时所设置的lower与upper含义相同;index表示特征序号;min转换前该特征的最小值;max转换前该特征的最大值。数据集的缩放结果在此情况下经过DOS窗口输出,当然也能够经过DOS的文件重定向符号“>”将结果另存为指定的文件。该文件中的参数可用于最后面对目标值的反归一化。反归一化的公式为:(Value-lower)*(max-min)/(upper-lower)+lower其中value为归一化后的值,其它参数与前面介绍的相同。建议将训练数据集与测试数据集放在同一个文本文件中一起归一化,然后再将归一化结果分成训练集和测试集。,生成模型。用法:svmtrain[options]training_set_file[model_file]其中,options(操作参数):可用的选项即表示的涵义如下所示-ss