Wie zu zeichnen eine hyper-Ebene in 3D für die SVM-Ergebnisse?
Ich nur Fragen, wie man plot eine hyperplane der SVM-Ergebnisse.
Zum Beispiel hier verwenden wir zwei Funktionen, die wir zeichnen können die Entscheidung, die Grenze in 2D. Aber wenn, wie können wir zeichnen eine hyperplane in 3D-wenn wir mit 3 Funktionen?
load fisheriris;
features = meas(1:100,:);
featureSelcted = features(1:100,1:2); % For example, featureSelcted = features(1:100,1:3) can not be plotted
groundTruthGroup = species(1:100);
svmStruct = svmtrain(featureSelcted, groundTruthGroup, ...
'Kernel_Function', 'rbf', 'boxconstraint', Inf, 'showplot', true, 'Method', 'QP');
svmClassified = svmclassify(svmStruct,featureSelcted,'showplot',true);
Eine ähnliche Lösung in R gefunden werden kann, bei svm-fit-hyperplane, aber eine Matlab-Implementierung nützlich sein würde.
InformationsquelleAutor Samo Jerom | 2013-04-22
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Hier ist eine Funktion zum zeichnen von 3D-SVM Ergebnisse in MATLAB.
Beispiel plot:
InformationsquelleAutor hkf