| Issue 3: | 用SVM(支持向量机算法)实现摔倒判别的步骤 |
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我们使用台湾国立大学开发的SVM工具包。该工具包实现功能大致描述为:该工具包能够对数据 进行线形分类,就是可以将训练集用直线分成两类,只要使用者输入两类数据,例如我们的工作 中一类将输入摔倒时的特征数据,一类输入日常起居动作的一些数据, 1.Transform data to the format of an SVM package. 首先将测得的摔倒时的特征数据以及日常起居的数据输入一个SVM package。 2.Conduct simple scaling on the data 3.Consider the RBF kernel K(x;y) = exp(r||x-y||)2 判别中要使用形如K(x;y) = exp(r||x-y||)2的核函数,其中x,y为输入的数据向量,r为 待定参数。当然,还有别的参数,正是这些参数的不同决定了对数据的分类情况的不同。 4.Use cross-validation to nd the best parameter C and 对输入的数据,采用交叉验证,确定解决具体分类问题的几个参数。 5.Use the best parameter C and r to train the whole training set. 采用上面得到的参数来对数据集进行训练。 7.Test 检验实际的分类效果。 关于该SVM工具包的相关信息,请查看Dnowloads选项中上传的文件:guide.pdf; LIBSVM使 用介绍.pdf ;libsvm-2.9.zip
Jan 18, 2010
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#1
goldenbe...@gmail.com
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