在SVM中如何进行特征提取和特征转换？

我正在寻求关于SVM（支持向量机）中如何进行特征提取和特征转换的问题的帮助。我知道在SVM 中选择合适的特征向量至关重要，但是我不确定该如何对特征进行提取和转换以达到最佳的分类性能。我想知道如何通过使用各种特征提取技术（例如PCA，LDA等）来实现这一点。我也希望了解如何在SVM中实现这些特征的转换。如果有人能够提供说明或指向相关文献的链接，将不胜感激。

提问时间：2023-05-23 22:28:09 编辑时间：2023-05-23 22:28:11 提问者： 蒹葭苍苍
  • 紫菱幻梦
    8

    在SVM中进行特征提取和转换的方法有很多种，其中一种常见的方法是使用主成分分析（PCA）或线性判别分析（LDA）进行特征提取和转换。 PCA可以将高维数据降维到低维空间中，从而减少特征矢量的维数，而LDA则可以找到一个可以最大化分类边界的投影向量，从而提取有用的特征。在SVM中，您可以使用提取的特征向量代替原始输入向量来训练模型，从而提高分类性能。 您可以在有关SVM的文献中找到更多关于特征提取和转换的详细信息。

    回答时间：2023-05-23 22:28:14
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