我想使用Accord.net的ANN和SVM来对某些数据集进行分类，问题是我的数据集输入数组的长度不一致，每个数组的长度可以从10到大约64不等。是否有方法处理这样的数据集，还是需要将它们调整到相同的尺寸？

回答：

您的数据集是由数字序列组成的吗？如果是，您可以使用隐马尔可夫模型。如果您有一个分类问题，您可以使用隐马尔可夫分类器与Baum-Welch学习算法来创建一个序列分类器。

例如，考虑以下涉及长度不同的数据样本的示例：

// 声明一些测试数据
int[][] inputs = new int[][]{    
    new int[] { 0,1,1,0 },   // 类别0    
    new int[] { 0,0,1,0 },   // 类别0    
    new int[] { 0,1,1,1,0 }, // 类别0    
    new int[] { 0,1,0 },     // 类别0    
    new int[] { 1,0,0,1 },   // 类别1    
    new int[] { 1,1,0,1 },   // 类别1    
    new int[] { 1,0,0,0,1 }, // 类别1    
    new int[] { 1,0,1 },     // 类别1
};
int[] outputs = new int[]{    
    0,0,0,0, // 前四个序列属于类别0    
    1,1,1,1, // 后四个序列属于类别1
};
// 我们试图预测两个不同的类别
int classes = 2;
// 每个序列最多可以有两个符号（0或1）
int symbols = 2;

现在展示如何创建隐马尔可夫模型来对它们进行分类：

// 嵌套模型将各有两个状态
int[] states = new int[] { 2, 2 };
// 创建一个具有给定参数的新隐马尔可夫模型序列分类器
HiddenMarkovClassifier classifier = new HiddenMarkovClassifier(classes, states, symbols);
// 创建一个新的学习算法来训练序列分类器
var teacher = new HiddenMarkovClassifierLearning(classifier,    
    // 训练每个模型，直到对数似然值变化小于0.001    
    modelIndex => new BaumWelchLearning(classifier.Models[modelIndex])    
    {        
        Tolerance = 0.001,        
        Iterations = 0    
    });
// 使用算法训练序列分类器
double likelihood = teacher.Run(inputs, outputs);
// 将序列分类为属于其中一个类别：
int output = classifier.Decide(new int[] { 1,0,0,1 }) // 输出应该是1