我正在自学分类，我阅读并理解了MatLab在线帮助中关于使用fisher iris数据集的简单LDA分类器的内容。

现在我转向了SVM。尽管我使用了帮助页面上的确切语法，但我还是收到了输入参数不足或过多的错误信息。

我已经使用svmtrain命令训练了我的SVM分类器，命令如下：

SVMStruct = svmtrain(training,labels);

其中training是一个207行900列的训练矩阵，包含207个样本和900个HoG描述符或特征。同样，labels是一个207行1列的列向量，包含每个样本的+1或-1标签。

然后我想测试它，看看是否有效，调用命令如下：

Group = svmclassify(SVMStruct,sample,'Showplot',true)

其中sample是一个2行900列的矩阵，包含2个测试样本。我期望得到+1和-1，因为这些是测试样本应有的标签。但我收到了错误信息：

输入参数过多。

当我使用以下命令时

Group = svmclassify(SVMStruct,sample)

我得到了错误信息

输入参数不足。

回答：

你可能重载了svmclassify函数。
尝试

>> which svmclassify

来验证你是否确实调用了正确的函数。

如果你重载了该函数（即，创建了一个同名svmclassify的不同函数），并且它在你的path中位置更高，那么你需要重命名重载的函数，然后再次运行svmclassify。