Question

在libsvm的源代码中，为什么要把支持向量表示成二维数组[][]svm_node的形式？？？琢磨了很久还是没想明白

还有，其中关于梯度、关于SV_coef[][]这两部分也没看明白，求大神一语道破哈！拜谢！！！！！

Answer 1

       libsvm虽然支持多类分类，但是其本质是基于“一对一”法的多类分类，因此究其其本质其实是个二分类svm。

       既然是二分类，肯定有属于第一类-1的支持向量，属于第二类+1的支持向量，它肯定应该是个二维数组。

        libsvm训练输出model中的参数有一个是sv_coef，它表示的是支持向量在决策函数中：

                     

的系数a，而b是model里的rho。

         最后说下model里全有啥参数：

         model = 
             Parameters: svm的类型参数
             nr_class: 有多少个类别
             totalSV: 支持向量总个数
             rho: 就是决策函数里那个b
             Label: 类标
             ProbA: 
             ProbB: 这两个是但svm 选-b是用到的参数

             nSV: 每类有多少个支持向量
             sv_coef: 决策函数那个a
             SVs: 里面装的是所以支持向量

菜鸟个人愚见，如有错误望指正！共同学习

追问

但是SV_coef[][]在程序中表示为SV_coef[nr_class-1][l]的形式，这个怎么理解？？？我觉得不是nr_class-1,而应该是(nr_class-1)[（nr_class-1）-1]/2啊？？？

追答

SV_coef[][]是个数组吧，因为它是支持多类分类的，n类就要构建n(n-1)/2 个支持向量机，采用一对一法的话，这个SV_coef必然要是一个数组，你细想应该可以理解！

追问

但是程序中是nr_class-1，不是(nr_class-1)[（nr_class-1）-1]/2啊？？？

追答

不是单纯[nr_class-1]吧 后面还有个*[L]，具体到它内部怎么内部怎么处理“一对一”机制。请参考这里http://www.ilovematlab.cn/thread-80099-1-1.html 汗 水平有限啊！