我在Matlab中使用libsvm进行图像分类。”svmtrain”命令中的training_label_vector具体指什么？”svmpredict”中的testing_label_vector和testing_instance_matrix又是什么意思？训练后如何使用结果？

回答：

对于支持向量机（SVM），每个样本包含两部分：一个输入对象（通常是一个包含数据的向量）和一个期望的输出值或标签，用于指定该对象/类别所属的类别。训练标签向量基本上表示该向量所属的类别。对于二分类问题，训练标签的值将是1或-1。因此，某些特征会被标记为1，而另一些则标记为-1。这同样适用于测试标签向量。测试实例矩阵代表你用来测试模型的数据。

训练后，模型会被输出，你需要使用测试矩阵和测试标签来测试，以获得分类器的准确性。

要了解更多关于SVM的信息，这里有一个很好的链接：http://www.tristanfletcher.co.uk/SVM%20Explained.pdf