#python #python-3.x #svm
Вопрос:
У меня есть обучающий набор, который хочет классифицировать их на 6 классов, но я не хочу иметь приблизительную классификацию, а классы связаны друг с другом.
Рассмотрим следующее изображение. это результат кластеризации K-средних, и я использовал эти метки в задаче классификации. Основываясь на этом изображении, если образец классифицирован как 1, а его реальный кластер равен 0, мы хотим принять его и классифицировать как 0. Или, для кластера 4 на этом изображении, 3 и 5 приемлемы и могут быть классифицированы как 4. Классификация SVM присваивает метку образцу, но мне нужно назначить метку из набора возможных значений.
Знаете ли вы, что я должен сделать, чтобы иметь эту классификацию SVM? Возможно ли это?
