我有一个包含训练向量的文本文件
<Vector 1-dimension 1> <Vector 1 - dimension 2> .... <Vector 1 - dimension n>
............. ............. ............. ............. .............
<Vector m - dimension 1> <Vector m - dimension 2> .... <Vector m - dimension n>
另一个文本文件提到了相应向量的类成员关系
Vector1-Class
Vector2-Class
.............
Vector n - Class
现在,我需要把它们转换成numpy数组X和Y,这样我就可以把它们作为sciket学习线性SVM函数的输入;例如,在这个python代码中
from sklearn import svm
X = [[1,1], [1,-1], [-1,1], [-1,-1]]
Y = [0, 1, 2, 3]
clf = svm.SVC()
clf.fit(X, Y)
我怎样才能做到这一点
经过一番研究,我用了
实现同样的目标
有没有更好的方法达到同样的效果?另外,如果我的textfile是以稀疏格式编写的,也就是说,如果只有非零元素被称为有序对,我如何才能获得相同的结果
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