如何在libsvm中绘制4维虹膜数据的决策边界？

Question

我尝试了4个功能的svm。我使用Libsvm进行训练分类，然后我想绘制决策边界。我尝试在matlab中绘制1维和3维（一对一）的二维空间，二维特征是虹膜数据的第1和第3列，但它提出了错误的决策边界。哪里不对？我该怎么办？

coef1v3 = [model.sv_coef(1:7,2); model.sv_coef(27:45,1)]; 
SVs1v3 = [model.SVs(1:7,:); model.SVs(27:45,:)]; 
b=model.rho; 
w1v3 = SVs1v3'*coef1v3; 
b1v3=b(2); 
xp=linspace(min (data(:,1)),max (data(:,1))); 
yp1=(-w1v3(1)*xp+b1v3)/w1v3(3); 
plot(xp , yp1); 

Answer 1

没有错。只需尝试维度1和3，无需尝试每个维度。我做到了，得到了真正的回应。