SVM、特徴ベクトル

バイナリ分類のサポートベクターマシンの学習データ(特徴ベクトル)についてお尋ねします。

ドキュメンテーションでは2次元(平面)でのfitcsvmやpredictの使い方が解説されています。

これを3次元や4次元の特徴ベクトルに拡張するためには、fitcsvmのベクトルXを3列(4列)にすればよいのでしょうか？

また，この場合の分離空間の表示の例がありましたら御教示ください。

Answer 1

[Kenta]

したのコードにあるように、３列にすればできます。

分離平面の例としては、下のようなものがありました。一度試してみてください。

https://stackoverflow.com/questions/16146212/how-to-plot-a-hyper-plane-in-3d-for-the-svm-results/19969412#19969412

load fisheriris
X = meas(:,1:3);
y = ones(size(X,1),1);
SVMModel = fitcsvm(X,y,'KernelScale','auto','Standardize',true,...
    'OutlierFraction',0.05);