SVM如何分类工作？

Question

我对SVM或任何这些分类技术都是绝对新的。现在我正在学习如何使用SVM多类来分类数据，并且我很困惑：

我完全理解svm-learn如何在训练数据上工作，通过创建超平面和东西以及寻找支持向量。

我似乎得不到的是svm-classify是如何工作的，或者说，它的实际功能是什么？ 从它的名字来看，svm-classify应该“将类分配给未分类的点”，但它似乎只给了我测试集上的“错误”和“平均损失”。

更加清楚：

如果我与此文件训练SVM：

class-label : data

，然后我通过测试文件是这样的：

data1 
    data2 
    . 
    . 
    dataN 

所以svm_classify应输出这些数据的类...

不应该吗？

Answer 1

看起来您正在使用svm-light而不是libsvm。 训练完数据后，您应该有一个模型文件。 然后你运行svm_classify如下：

svm_classify [options] example_file model_file output_file 

分类结果应该在output_file被写入。