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Issue 3: 用SVM(支持向量机算法)实现摔倒判别的步骤
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Status:  Accepted
Owner:  goldenbe...@gmail.com


 
Project Member Reported by goldenbe...@gmail.com, Dec 21, 2009
  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
Project Member #1 goldenbe...@gmail.com
并不是分成两类,摔倒为一类,其他各种行为自成一类

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