我刚开始接触机器学习和支持向量机等领域。我有一组信号的x,y数据点，这个信号类似于心电图（如下图）。我想训练SVM来区分正常的心电图信号和非正常（异常）信号。使用LibSVM（或任何其他SVM库）实现这一目标的最佳方法是什么？
回答：
支持向量机像几乎所有分类器一样，要求训练样本以特征向量的形式表示，这些特征向量位于特征空间中。
为了创建这样的特征向量，你需要对信号进行特征提取。也就是说，你需要从信号中提取一些可测量的、具有区分性的、尺度不变的特征（例如，小波系数）。
一旦你完成了这些，你就需要将你的特征向量组织成数据矩阵的行（或列）。数据矩阵是一个二维矩阵，其行（或列）是之前提取的特征向量。例如，假设你有3个信号，这些信号由3D特征向量表示（即，你从每个信号中提取了3个特征）。
,
,
（其中T表示转置）。
那么你的数据矩阵将是：
创建数据矩阵后，你需要创建数据标签的向量。标签向量是一个一维向量，其行数（或列数）与你的数据矩阵相同，并且包含与你的特征向量对应的类别标签。由于你的问题包括两个类别（即，正常和非正常），你的标签向量将只有2个符号（例如，正常 = -1，非正常 = 1）。继续前面的例子，如果
是正常的，
是非正常的，那么你的标签向量将看起来像
现在关于LibSVM部分：LibSVM使用LibSVM格式来存储数据矩阵和类别标签在一个.txt文件中。文件的格式是：
<label> <index1>:<value1> <index2>:<value2>按照我们的例子，你的文件内容将看起来像：
-1 1:1 2:2 3:3-1 1:4 2:5 3:6 1 1:7 2:8 3:9请注意，如果你有零值，你可以省略它们。例如，如果
，那么你的文件将看起来像：
-1 2:2 3:3-1 1:4 2:5 3:6 1 1:7 2:8 3:9另外请注意，在文件的每一行中，首先写特征向量的类别标签，然后是其值。
一旦你创建了上述文件，你就可以开始了。在LibSVM的网站上，你会找到运行LibSVM所需的所有指令。
