Discussion :

[julien.rossignol]

Bonjour à tous,
Je viens de m'inscrire à ce forum car il y a de fortes chances pour que des personnes bien intentionnées m'aident à réaliser mon travail.
Je suis actuellement en étude au Japon dans le cadre de mon diplôme d'ingénieur. Mon travail est les suivant : à partir de fichier CSV qui regroupent des données issues de l'utilisation du SEGWAY par plusieurs personnes, je dois utiliser les SVM (principalement ksvm du package kernlab) pour pouvoir identifier chaque données en fonction de la personne.

En pratique j'ai 10 fichiers CSV (1 par utilisateur). Je n'utilise pour l'instant que la position en X et en Y (il n'y avait pas de parcours imposé pendant les prises de données). J'utilise ksvm avec en 1er argument une matrice contenant les positions en X et en Y et en deuxième argument la matrice de classification (personne 1, 2,3 etc...).

Mon problème : je ne peux pas utiliser plot car j'ai plus que 2 "groupes" de données.
Comment bien utiliser ksvm pour réussir à faire des "paquets " de points en fonction de la personne ???


Je vous remercie d'avance pour vos réponses.

[julien.rossignol]

Désolé d'être un peu trop envahissant mais j'ai une autre question : quand j'applique la SVM , j'ai en réponse ceci :
Support Vector Machine object of class "ksvm"

Code :

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SV type: nu-svc  (classification) 
 parameter : nu = 0.2 
 
Laplace kernel function. 
 Hyperparameter : sigma =  2 
 
Number of Support Vectors : 626 
 
Objective Function Value : 1357.754 
Training error : 0.012735

Or, je n'arrive pas à comprendre ce qu'est "Objective Function Value"...
Merci d'avance