サポート ベクター マシン分類

低～中次元のデータ セットで精度を向上させカーネル関数を選択するには、分類学習器アプリを使用して、SVM バイナリ学習器が含まれているマルチクラス誤り訂正出力符号 (ECOC) モデルまたはバイナリ SVM モデルに学習をさせます。柔軟性を向上させるには、コマンドライン インターフェイスで fitcsvm を使用してバイナリ SVM モデルに学習をさせるか、fitcecoc を使用してバイナリ SVM 学習器から構成されるマルチクラス ECOC モデルに学習をさせます。

高次元データ セットの計算時間を短縮するには、fitclinear を使用して線形 SVM モデルなどのバイナリ線形分類モデルに効率的に学習をさせるか、fitcecoc を使用して SVM モデルから構成されるマルチクラス ECOC モデルに学習をさせます。

ビッグ データが含まれている非線形分類の場合は、fitckernel を使用してバイナリ ガウス カーネル分類モデルに学習をさせます。