如何使用“多类”SVM计算SFS（顺序特征选择）？

Question

我可以使用sequentialfs函数来计算两类SVM的SFS。 （意味着二进制输出[0 1]）

下面是我的代码：

%% x=features, y=binary response. 
c = cvpartition(y,'k',10); 
opts = statset('display','iter'); [fs,history] = sequentialfs(fun,x,y,'cv',c,'options',opts) 

function err = SVM_class_fun(xTrain, yTrain, xTest, yTest) 
model = svmtrain(xTrain,yTrain,'Kernel_Function','polynomial','polyorder',2, 'boxconstraint', 1); 
err = sum(svmclassify(model, xTest) ~= yTest); end 

我的问题是如何计算SFS当y不是二进制。

我无法让它成功工作。

Answer 1

我认为你的问题是，svmtrain只适用于二进制分类。如果您将包含y不是二进制的错误消息，那么我们可以知道。

有在Matlab多类SVM的若干实施方式，包括：

（1）This从这显然使用类似于svmtrain语法的文件交换，（2）and this从Mathworks公司本身它使用稍微不同的结构体。

我没有亲自使用它，但我会从（1）开始，因为语法与svmtrain一样，但它可能缺少您使用的内核和边界选项。祝你好运！