使用在Matlab中训练的SVM模型在python中进行分类

Question

我有一个在MATLAB中训练的SVM模型（使用6个功能），具有以下功能：

• 支持向量[337 x 6]
• 阿尔法[337 x 1]
• 偏压
• 内核功能：@rbf_kernel
• 内核函数Args = 0.9001
• 群组名称[781 x 1]
• 支持向量指数[337 x 1]
• 比例数据包含：
  • 移位[1 x 6]
  • 比例因子[1 x 6]

以上是我能够在python中加载的所有数据。

现在，我想在python中使用此模型而无需重新训练以在python中执行分类。 特别是，我想根据在MATLAB中生成的支持向量在python中创建SVM模型

可能吗？ 怎么样？ 任何帮助将不胜感激！ 我无法在python中对其进行再培训，因为我再也没有了培训数据（和标签）。

Answer 1

我想您了解SVM的工作原理，所以我要做的是再次在python上仅在找到的支持向量上训练模型，而不是在所有原始训练数据上训练，结果应该保持不变（就像您对SVM进行了训练一样）完整数据），因为支持向量是数据中位于边界上的“有趣”向量。