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 end end
 </​code>​ </​code>​
-Il y a principalement deux choses à modifier dans cette partie. La première et le nombre de type d'​erreurs. Dans l'​exemple il y a 3 types d'​erreurs ​'[1 2 3]'. La seconde variable à modifier est le chemin vers le dossier où sont stockés les exemples d'​erreur ​'dirTrain'​.+Il y a principalement deux choses à modifier dans cette partie. La première et le nombre de type d'​erreurs. Dans l'​exemple il y a 3 types d'​erreurs ​//[1 2 3]//. La seconde variable à modifier est le chemin vers le dossier où sont stockés les exemples d'​erreur ​//dirTrain//. A l'intérieur de ce dossier, il doit y avoir //n// dossiers appelés //​erreur#​n//​ où //#n// est remplacé par le numéro d'​erreur. 
 + 
 +La quatrième partie concerne l'​apprentissage du modèle SVM à partir des erreurs: 
 +<code matlab>​ 
 +% Learning SVM Modèle 
 +for c=1:​length(Train{1}) 
 +    for bp=1:​length(Train{1}{c}.bodypart) 
 +        X=[];​Y=[];​ 
 +        for err=1:​cptErr 
 +            X=[X;​Train{err}{c}.bodypart{bp}];​ 
 +            Y=[Y;​err;​err];​ 
 +        end 
 +        u=unique(Y);​ 
 +        numClasses=length(u);​ 
 +        for k=1:​numClasses 
 +            G1vAll=(Y==u(k));​ 
 +            svmModelsSegmented{c}.bodypart{bp}.models{k} = fitcsvm(X,​G1vAll,'​KernelScale','​auto','​Standardize',​true);​ 
 +            svmModelsSegmented{c}.exercise=exo;​ 
 +        end 
 +        G1vAll=ones(size(G1vAll));​ 
 +        svmModelsSegmented{c}.bodypart{bp}.errorModel = fitcsvm(X,​G1vAll,'​KernelScale','​auto','​Standardize',​true);​ 
 +    end 
 +end 
 +</​code>​ 
 + 
 +Enfin, la dernière partie permet de sauvegarder le modèle SVM (le nom //fname// peut être modifié) : 
 +<code matlab>​ 
 +% Save 
 +fname=sprintf('​errorFeatures/​errorFeaturesModelAssis3Maxime'​);​ 
 +save(fname,'​svmModelsSegmented'​);​ 
 +</​code>​ 
  • poppy-kine/gmmriemannian.1543503320.txt.gz
  • Last modified: 2019/04/25 14:08
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