在 Matlab 中使用 fitcsvm() 函数存储 ClassificationSVM 的数组/矩阵会给我一个错误，我该如何解决？答案

【问题标题】：Storing an array/matrix of ClassificationSVM with fitcsvm() function in Matlab gives me an error, how can I resolve it?在 Matlab 中使用 fitcsvm() 函数存储 ClassificationSVM 的数组/矩阵会给我一个错误，我该如何解决？
【发布时间】：2015-06-13 01:44:04
【问题描述】：

我正在尝试使用 Matlab 中的 SVM 库执行多标签分类。有一种解决方案可以使用名为 svmtrain() here 的“旧”SVM 函数。基于此，我使用 fitcsvm() 创建了自己的函数。但是，当我尝试存储经过 SVM 训练的模型时，出现以下错误：

使用 classreg.learning.internal/DisallowVectorOps/subsasgn 时出错（第 28 行）

您不能使用 () 索引分配给 double 类的对象。

multiClassSVM 中的错误>（parfor body）（第 16 行）

SVMModel(i) = SVMModelHolder;

multiClassSVM 中的错误（第 8 行）

parfor i=1:9

如何在一个变量中存储多个 ClassificationSVM 模型？

如果有帮助，给出代码：

parfor i=1:9
    label = (labels==i);
    label = i * label;
    disp(size(label));
    disp(size(trainSet));       
    SVMModelHolder = fitcsvm(trainSet, label);
    disp(class(SVMModelHolder))
    SVMModel(i) = SVMModelHolder;
end;

如果有任何帮助，或者以完全不同的方式解决问题的任何建议，我将不胜感激。

【问题讨论】：

我怀疑您需要为此使用元胞数组。尝试SVMModel{i} = SVMModelHolder，即使用大括号代替常规括号
谢谢，成功了！但我不明白为什么我需要在这里使用单元格数组。我怎么知道区别，我可以阅读有关此的任何特定文档吗？再次感谢@Dan
在该函数的文档中，它会告诉您它输出的内容。旧函数输出一堆不同的数值数组，新函数输出一个对象。您不能将这样的对象存储在数值数组中，因此您需要使用元胞数组
这很有道理...我想随着我进一步使用Matlab，我会不断学习更多。 @Dan 你是最有帮助的 :)
没问题 - 我将把这个作为答案发布，以便您接受它

标签： matlab machine-learning svm multilabel-classification matrix-storage

【解决方案1】：

fitcsvm输出无法存储在数字阵列中的对象，因此您必须使用单元格数组（即CURLY BRACE），如下所示：

SVMModel{i} = SVMModelHolder

【讨论】：