关于使用SVM进行AE信号分类的问题
这个问题来源于一篇论文-Machine learning based crack mode classification from unlabeled acoustic emission waveform features
在这片论文中，作者使用svm对声信号进行了拟合，然而我在使用svm的过程中，发现并不能很好的拟合。
这是我使用的数据，按照文中的GMM模型能够成功拟合，请问有谁知道怎么用svm拟合这个图形吗？
我用RA作为X，AF作为y轴，svc_clf.fit（X，y）并没有报错，但是在进行超平面绘制的时候有问题,
回答
大脑短路了，已经解决。
可以先用GMM跑出聚类结果，然后交给SVM画超平面
以上是 关于使用SVM进行AE信号分类的问题 的全部内容， 来源链接： utcz.com/a/69591.html
