Visualización SVM en MATLAB

Question

¿Cómo visualizo la clasificación SVM una vez que realizo la formación SVM en Matlab?

Hasta el momento, sólo han entrenado la SVM con:

% Labels are -1 or 1 
groundTruth = Ytrain; 
d = xtrain; 

model = svmtrain(groundTruth, d); 

Answer 1

Salida svm-toy esta función similar a la de LIBSVM. Obviamente, sólo funciona para 2D clasificación binaria

Answer 2

Si está utilizando LIBSVM, puede trazar resultados de la clasificación:

% Labels are -1 or 1 
groundTruth = Ytrain; 
d = xtrain; 

figure 

% plot training data 
hold on; 
pos = find(groundTruth==1); 
scatter(d(pos,1), d(pos,2), 'r') 
pos = find(groundTruth==-1); 
scatter(d(pos,1), d(pos,2), 'b') 

% now plot support vectors 
hold on; 
sv = full(model.SVs); 
plot(sv(:,1),sv(:,2),'ko'); 

% now plot decision area 
[xi,yi] = meshgrid([min(d(:,1)):0.01:max(d(:,1))],[min(d(:,2)):0.01:max(d(:,2))]); 
dd = [xi(:),yi(:)]; 
tic;[predicted_label, accuracy, decision_values] = svmpredict(zeros(size(dd,1),1), dd, model);toc 
pos = find(predicted_label==1); 
hold on; 
redcolor = [1 0.8 0.8]; 
bluecolor = [0.8 0.8 1]; 
h1 = plot(dd(pos,1),dd(pos,2),'s','color',redcolor,'MarkerSize',10,'MarkerEdgeColor',redcolor,'MarkerFaceColor',redcolor); 
pos = find(predicted_label==-1); 
hold on; 
h2 = plot(dd(pos,1),dd(pos,2),'s','color',bluecolor,'MarkerSize',10,'MarkerEdgeColor',bluecolor,'MarkerFaceColor',bluecolor); 
uistack(h1, 'bottom'); 
uistack(h2, 'bottom'); 

Answer 3

Suponiendo que los datos tienen más de dos dimensiones, puede realizar un PCA, del proyecto los datos a 2D, luego asigne un color de acuerdo con la salida de su clasificador svm (por ejemplo, rojo para la clase A, azul para la clase B). Esto es rápido de hacer y verá si hay algo para visualizar. Sin embargo, los datos con una alta dimensionalidad no son fáciles de visualizar en 2D.

Answer 4

model = svmtrain(groundTruth, d, 'ShowPlot', true);